大数据系统Hadoop与MSSQL结合：实现智能分析（hadoop mssql）

随着高度信息化和智能化时代的到来，大数据技术和应用程序已成为解决企业复杂业务经营和决策问题的有力工具之一。尤其是近几年，大数据和智能分析的发展速度非常快，越来越多的企业加大投入，开发了很多大数据应用程序，Hadoop是其中最流行的开源分布式计算框架。

Hadoop的经典的框架由两个基本组件组成，即Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型，它们共同协同实现海量数据的存储和分析处理。HDFS可以支持很大规模数据的分布式存储，具有良好的可靠性和容错性；MapReduce编程模型也是一种典型的分布式程序模型，用于对大规模数据集进行计算。由于Hadoop技术的发展，已经有很多企业将Hadoop和MSSQL作为结合，以实现大数据应用的管理和分析功能。

将Hadoop与MSSQL结合的可实现的智能分析有很多优势：

首先，Hadoop的分布式存储结构可以解决海量数据分析的存储问题，并且具有良好的容错性和可靠性；其次，MSSQL的企业级数据库管理系统可以实现对大规模数据集的复杂查询和分析，有效提升企业智能数据处理能力；而且，基于Hadoop和MSSQL结合的智能分析系统可以通过提供快速查询功能，提高应用程序的性能和可用性；最后，结合Hadoop和MSSQL的智能分析系统可以更好的调整应用程序的容量和性能，有效提升企业的运营效率。

下面是利用Hadoop与MSSQL结合实现智能分析的一个简单示例：

首先，安装并配置Hadoop环境，根据企业需求配置多节点集群；

然后，将企业的历史和当前数据上传至Hadoop文件系统，安装并配置MSSQL服务器，接着将Hadoop上的数据同步到MSSQL服务器；

最后，利用MSSQL的复杂查询和分析功能，来实现对Hadoop上的大数据的智能分析，支撑企业的业务决策。因此，可以看出，将Hadoop与MSSQL结合实现智能分析，是一种非常有效的数据分析方式。

总的来说，Hadoop是企业大数据处理的有效工具，而将Hadoop与MSSQL结合实现智能分析可以提升企业大数据处理能力，可以给企业带来更好的收益。