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前段时间 V4.1发布时，首次将强大的Hadoop扩展至Power平台之上，但仅限于产品中的开源组件，如HDFS/YARN/HBASE/HIVE等。如今最新产品更新包的发布使得BigInsights中的其他IBM增加组件：BigSQL、BigR等，也可以轻松运行在Power之上。

BigInsights V4.1最新补丁包增强功能包括：

众多开源组件：IBM对开源社区的的持续投入和大力支持，终究会反馈到产品中，如目前中更新了如下重要组件：Spark更新至1.4.1，Ambari 更新至2.1， Hadoop版本更新至2.7.1。

IBM BigSQL: IBM持续在企业级SQL on Hadoop上的投入，使得Big SQL功能不断完善，本次更新包括：可以和Yarn集成提高了管理性；BigSQL的函数库实现了K-Means分类算法和朴素贝叶斯算法，进一步增强了SQL分析能力；增强了组件的高可用，现在对所有组件都可支持HA，如下图显示了在拥有6个管理节点的大型集群（超过100个节点）中，BigSQL 管理服务BigSQL Head Node和Big SQL Scheduler的HA配置：

Big R: 新增机器学习算法的分布式实现，包括：决策树、随机森林和逐步回归算法，让熟悉R的数据科学家更方便的将R应用扩展至Hadoop集群。

文本分析：增强了文本分析能力，包括将文本分析结果导出成CSV格式，直接通过BigSheet查看结果及增加了文本分析项目快照功能。

BigInsights on Power：所有组件均支持运行在Power平台之上。

在所有的增强中，最重要的是最后一点，即全面支持Power，这甚至可以成为的独门绝技！为什么可以这么说？ 我们先来看看Power 8 中的众多技术升级中，给在Power平台上运行Hadoop带来的好处：

CPU的增强：Power 8 的CPU并行处理能力大幅增强，每通道可支持12 核CPU，每核支持 8 线程（比Power7提高2倍），并可动态切换SMT1到SMT8的8种模式，非常适合支持混合型的工作负载，能更好的支持各种高阶数据分析任务，如：分群算法、分类算法、特征提取任务以及文本分析、自然语义分析任务等。

缓存系统的增强：Power8的内存比Power7增加了2.3 倍, CPU内部的多级缓存也增强了3倍，这可以让类似于HBASE这样对缓存敏感的计算任务执行得更快。

IO系统的增强：Power 8 集成了第三代PCIe技术，带来高达192GB/秒的I/O带宽，比Power7 提高了2.4倍，可以让MapReduce作业无需任何优化即可将效率提升2倍以上，更适合于大数据量数据加载和处理。

对Java性能的优化：POWER系统专门对 IBM Java技术进行了优化， 相同的任务运行在Power上比运行在同等配置的X86环境快24倍之多。

那么，这些Power平台的增强到底对运行Hadoop有什么意义呢？我们以中带有的、常见Hadoop组件HBASE为例进行分析：

HBASE是Hadoop中主流的NOSQL DB技术的一种，可以提供低延时的Key-Value数据的查询和处理；HBASE以表、行的形式存储数据，数据表被分割为多个数据分区，每个数据分区由物理上独立的Region Server组件进行管理；类似于MapRduce作业，HBASE在进行数据操作时需要大量IO开销，通常这些会成为HBase的性能瓶颈，在如下表格中总结了HBASE的主要数据操作对平台资源的要求：

通过以上表格可以看出，HBASE的性能通常局限在缓存、内存、磁盘，而Power8针对这些方面的优化，可以极大改善HBASE应用的性能！在对比测试中，在同等条件下的Power和X86大数据平台分别运行Terasort测试，Power比X86平台快出2.5倍！

当然，对于使用Power运行Hadoop, 很多人会关心成本问题，我们先看看某客户的大数据平台迁移项目(从X86迁移到Power8)，为达到同样的处理能力，X86和Power所需要的资源配置分别如下：

在该客户环境的实际使用结果中，POWER8 提供了原X86平台相同的计算能力，却使用了更少的资源，主要包括：

只使用了1/5数量的服务器 --> 减少了管理成本;

只使用了1/5数量的CPU内核 --> 减少商业Hadoop软件的成本；

只使用了1/5 的机房空间 --> 减少基础设施成本。

因此，从以上的例子可以看出，使用Power搭建大数据平台，不一定会比使用X86贵哟！ 特别在很多客户已经具有Power设备、可对设备进行利旧使用的情况下，使用Power的成本反而会更低：使用BigInsights在Power环境上搭建大数据平台，前5个服务器节点的软件授权完全免费！ 如果您的企业刚好有可以利用的Power设备，何不马上试试！

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