Hadoop大數據平臺爲何能在互聯網時代脫穎而出呢？計算機的普及程度的提高，信息量的快速增長，帶動了大數據產業的發展，面對數據信息的爆炸式增長使得目前的政企或其他的機構都面臨着大量數據需要計算、存儲和分析的難題。如何高效、便捷、快速的實現對爆炸式海量數據的存儲計算成爲厄待解決的難題。
Hadoop大數據平臺憑藉自身獨特的優勢，低成本、高效率、便捷的部署使用，獲得了青睞。Hadoop作爲一個開源的分佈式並行處理平臺，對海量數據進行處理的分佈式系統架構，可以理解爲Hadoop就是一個對大量的數據進行分析的工具，和其他組件搭配使用，來完成對大量數據的收集、存儲和計算。
接下來小編就具體聊聊波若Hadoop大數據平臺在數據存儲計算方面有何作用及優勢？
1.統一管理
架構：採用CS架構。
運維：提供整個BR-odp（波若大數據計算存儲服務平臺）集羣服務的管理。
監控：提供對整個BR-odp（波若大數據計算存儲服務平臺）集羣服務的監控，包括HDFS的使用情況、各個組件的健康情況、服務佔用服務器資源情況、以及集羣總體負載情況等。
服務：對於不同的服務內容，提供可配置的告警服務，包括需要告警的服務內容，告警的閾值參數等。 
2.分佈式文件系統
分佈式高度容錯性文件系統,能提供高吞吐量的數據訪問,非常適合大規模數據集上的應用。
3.資源調度管理
全新的 Hadoop 資源管理器，它是一個通用資源管理系統，可爲上層應用提供統一的資源管理和調度，它的引入爲集羣在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。BR-odp（波若大數據計算存儲服務平臺）以YARN爲中心設計，提供業界最好的YARN支持以及YARN和整個Hadoop生態系統的結合。YARN是由Hortonworks的創業者和工程師設計實現的 。
4.離線計算
並行大規模離線數據處理引擎，系統自動將一個作業（Job）待處理的大數據劃分爲很多個數據塊，每個數據塊對應於一個計算任務（Task），並自動調度計算節點來處理相應的數據塊。作業和任務調度功能主要負責分配和調度計算節點（Map節點或Reduce節點），同時負責監控這些節點的執行狀態，並負責Map節點執行的同步控制。
5.內存計算
Apache Hadoop核心項目，是下一代數據處理框架，通過支持與其他編程模型關聯的非M/R計算框架同時擴展M/R功能。它允許多個數據處理引擎，支持Spark MLlib、Spark Streaming、Spark SQL、Spark GraphX等數據處理方式
- 流式計算
分佈式的、容錯的實時流計算框架，一臺Storm節點能每秒處理上百萬事件。在Storm中，每一個要處理的作業我們稱之爲拓撲（topology），對應於YARN中的job。這個拓撲將會被提交給集羣，由集羣中的主控節點（master node）分發代碼，將任務分配給工作節點（worker node）執行。
統一數據採集
數據倉庫
波若大數據基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射爲一張數據庫表，並提供sql查詢功能，可以將sql語句轉換爲MapReduce任務進行運行。
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以上就是關於波若大數據計算存儲服務平臺具體優勢及功能的部分介紹。BR-odp提供操作方便、易於管理的Hadoop大數據計算存儲解決方案，爲政企、軍工、金融機構、銀行等等不同行業及領域提供專屬的解決方案。