Hadoop大数据平台为何能在互联网时代脱颖而出呢？计算机的普及程度的提高，信息量的快速增长，带动了大数据产业的发展，面对数据信息的爆炸式增长使得目前的政企或其他的机构都面临着大量数据需要计算、存储和分析的难题。如何高效、便捷、快速的实现对爆炸式海量数据的存储计算成为厄待解决的难题。
Hadoop大数据平台凭借自身独特的优势，低成本、高效率、便捷的部署使用，获得了青睐。Hadoop作为一个开源的分布式并行处理平台，对海量数据进行处理的分布式系统架构，可以理解为Hadoop就是一个对大量的数据进行分析的工具，和其他组件搭配使用，来完成对大量数据的收集、存储和计算。
接下来小编就具体聊聊波若Hadoop大数据平台在数据存储计算方面有何作用及优势？
1.统一管理
架构：采用CS架构。
运维：提供整个BR-odp（波若大数据计算存储服务平台）集群服务的管理。
监控：提供对整个BR-odp（波若大数据计算存储服务平台）集群服务的监控，包括HDFS的使用情况、各个组件的健康情况、服务占用服务器资源情况、以及集群总体负载情况等。
服务：对于不同的服务内容，提供可配置的告警服务，包括需要告警的服务内容，告警的阈值参数等。 
2.分布式文件系统
分布式高度容错性文件系统,能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。
3.资源调度管理
全新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。BR-odp（波若大数据计算存储服务平台）以YARN为中心设计，提供业界最好的YARN支持以及YARN和整个Hadoop生态系统的结合。YARN是由Hortonworks的创业者和工程师设计实现的 。
4.离线计算
并行大规模离线数据处理引擎，系统自动将一个作业（Job）待处理的大数据划分为很多个数据块，每个数据块对应于一个计算任务（Task），并自动调度计算节点来处理相应的数据块。作业和任务调度功能主要负责分配和调度计算节点（Map节点或Reduce节点），同时负责监控这些节点的执行状态，并负责Map节点执行的同步控制。
5.内存计算
Apache Hadoop核心项目，是下一代数据处理框架，通过支持与其他编程模型关联的非M/R计算框架同时扩展M/R功能。它允许多个数据处理引擎，支持Spark MLlib、Spark Streaming、Spark SQL、Spark GraphX等数据处理方式
- 流式计算
分布式的、容错的实时流计算框架，一台Storm节点能每秒处理上百万事件。在Storm中，每一个要处理的作业我们称之为拓扑（topology），对应于YARN中的job。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker node）执行。
统一数据采集
数据仓库
波若大数据基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
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以上就是关于波若大数据计算存储服务平台具体优势及功能的部分介绍。BR-odp提供操作方便、易于管理的Hadoop大数据计算存储解决方案，为政企、军工、金融机构、银行等等不同行业及领域提供专属的解决方案。