近两年，很多企业都开始关注数据价值，这和大数据的兴起不无关系。那么，何为大数据?大数据到底有多大?一组数据可以说明。
2010年，我国新存储的数据为250PB，2012年则达到364EB，约为日本的60%，北美的7%。2011年，全球数据规模为1.8ZB，到2020年，全球数据将达到40ZB，如果把它们全部存入蓝光光盘，这些光盘和424艘尼米兹号航母重量相当。大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。信息数据的单位由TB级发展到PB、EB、ZB级别。
综合来看，大数据是各行各业的信息爆炸引发的信息变革，这些行业包括互联网、移动互联网、金融、交通、电信、车联网、物联网等。由社交网站、搜索引擎以及电商组成的互联网行业存在着大量数据，如果对这些数据进行价值挖掘，将让整个行业获得更好的发展。同样，银行、股市、保险以及负责安全监控的交通行业，包含大量通话和短信的电信行业……如果对这些行业的数据合理利用，必将带来非常可观的社会效益和经济价值。
但实际上，要想真正获得大数据价值，挑战重重。一方面，数据量大、存储难、查询慢、数据安全无法保证等问题，让大数据无法有效利用;另一方面，没有一套完整的解决方案或者可参考的优秀案例，能够更好地挖掘数据的潜在价值，让数据更好地为我们服务。
所以，大数据带来了一大批专注于数据挖掘与分析解决方案提供商的崛起，萨纳斯就是这样的企业之一。
最近，萨纳斯又有了新动作，主推SDP(Sarnath Data Platform )大数据基础平台。据了解，SDP是通过Apache Hadoop实践经验，基于开源社区进行增强的企业级大数据存储、管理、查询及分析一体化平台，提供系统化专业化大数据行业解决方案，是为客户量身定制的专属的数据管理分析架构。
SDP框架图
那么，问题来啦。萨纳斯的SDP大数据基础平台为何要基于Hadoop开源技术?
1、为什么是Hadoop?
过去，能提供数据处理的软件、硬件，或者能提供技术和解决方案的公司，主要集中在SAP、IBM一类的公司。但从咨询到实施，一整套下来，一般企业很难承受得起。最重要的是，也无法满足海量数据存储与计算要求。所以，Hadoop技术兴起。
由于Hadoop最擅长高效处理海量规模的数据，并且是一个开源平台，所以受很多开发者热捧。
如今，提起大数据，我们很自然地想起Hadoop。Hadoop包括并行计算模型MapReduce、分布式文件系统HDFS，以及任务调度YARN，同时与Hadoop相关组件也很丰富，包括Hbase、ZooKeeper、Pig、Flume、Hive、Mahout等，这些项目使得Hadoop成为一个非常大的生态系统。
但是开源技术有一个缺点，就是应用的不够稳定，功能不够细化，所以衍生了Hadoop以及相关业务的公司。此种背景下，萨纳斯SDP顺势而生。
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