3．数据仓库分析。一些数据仓库厂商在自己的数据仓库上实施了MapReduce编程模型，包括EMC/Greenplum和Aster Data等公司。虽然MapReduce与数据仓库紧密集成对客户来说是个诱人、可靠的解决方案，但是该解决方案只与各厂商自己的数据仓库协同运行，而且不支持其他非结构化的数据系统，如HDFS、Appistry以及其他许多数据系统。
企业级MapReduce分布式运行引擎
由于普遍缺乏扩展或管理大型分布式环境和工作负载并且保持服务水平或避免厂商锁定的能力，众多开源MapReduce解决方案难以满足企业的需求。因此，很多企业机构并不愿意为企业应用程序部署开源的分布式运行引擎。然而，面对不断激增的数据，如果企业希望通过MapReduce编程框架对那些庞大的异构数据集执行分布式计算的话，就势必需要一种具有高扩展性、高可用性又易于管理的企业级解决方案。
为了满足将MapReduce应用迁移至生产环境的挑战，全球领先的集群、网格、云中间件和云管理平台提供商——Platform公司已经将其企业级的工作负载管理功能引入到“大数据”领域。Platform公司在工作负载管理和分布式计算环境领域的专长，如同专为MapReduce编程模式和扩展支持大型数据而量身定制。
Platform公司最新交付的业界首款针对MapReduce应用程序的企业级分布式运行引擎——Platform MapReduce，是基于该公司近二十年来在分布式架构管理领域积累的丰富经验以及Platform Symphony核心技术而构建的，能够帮助组织机构克服将应用程序转移至生产环境的一切障碍，非常适用于跨分布式文件系统的企业级运行服务。
与市场上开源和商用MapReduce分布式工作负载引擎不同，Platform MapReduce提供了企业级的MapReduce应用程序分布式运行引擎，可以实现对跨整个分布式文件系统的集群中的MapReduce应用程序进行调度和管理。它提供了企业级的可管理性和可伸缩性、高资源利用率和可用性、操作便利性、多应用支持以及一个开放分布式系统架构，其中还包括了对于Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Appistry Cloud IQ的支持，这将确保企业更加关注将MapReduce应用程序转移至生产环境中。Platform MapReduce提供的关键价值包括：
· 企业级可管理性和伸缩性——包括策略驱动的工作负载调度、调整、监测和自动管理功能；扩展多达20000台服务器、40000个处理器，支持10000个并发作业和30000个并发任务，这超过了其他所有MapReduce分布式运行引擎。
· 高资源利用率和共享功能——包括策略驱动的工作负载调度，使组织机构能够少付出、多受益。它还提供了多达10000个优先级别以确保高资源利用，使更多应用程序能够访问共享数据。
· 高可靠性——保证分布式运行引擎内部的正常运行时间。通过为Map任务、Reduce任务和节点名称（Name node）提供自动的故障转移功能，有效避免了单点故障的出现，而这些功能是其他替代解决方案无法具备的。
· 易管理性——支持不同版本的应用在同一个集群运行，IT部门无需针对各种版本重新配置或升级资源。
