總部位于舊金山的初創(chuàng)公司 HStreaming，近期接受了它的第一筆創(chuàng)業(yè)投資——來自阿特拉斯風險投資公司的100萬美元，這筆資金將用于打造一個實時的Hadoop系統(tǒng)。這家僅僅有三個人的公司卻已經(jīng)運營了兩年左右。

如果問及任何Hadoop的有關(guān)人士， Hadoop如何超越目前的批量處理平臺，那么“實時”無疑是其中最主要的一個答案。事實上，這也是下個月“ Structure: Data”的一個討論主題，企業(yè)希望Hadoop成為一個 可操作的數(shù)據(jù)庫以及具有 各種類型的OLAP引擎。

目前，HStreaming公司嘗試為他們的Hadoop環(huán)境添加一個實時的組件，當數(shù)據(jù)提交到系統(tǒng)，在存儲到磁盤之前就會進行數(shù)據(jù)的處理，就像開源的技術(shù) Storm和 Kafka。當然這不是一項簡單的工作，Uhlig認為現(xiàn)在的開源版本只是處在初級階段(就像Storm，能夠完美的對觸及到的數(shù)據(jù)塊進行分類)，但是在分析能力上還有不足。

另一個方面，HStreaming，已經(jīng)建立了一個完整的系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠利用實時的引擎來處理視頻、服務器、傳感器以及其他機器上生成的數(shù)據(jù)流。而且它也完全兼容Hadoop作為一個歸檔和批量處理系統(tǒng)。Uhlig也表示，它同時添加了很多現(xiàn)有的BI工具用于數(shù)據(jù)的分析。

更奇妙的是，對于Hadoop的用戶來說，不需要進行任何的改變。HStreaming能夠通過利用相同的MapReduce算法和用戶已經(jīng)編寫好的Pig 腳本進行流處理。在實際的操作過程中，Uhlig表示，用戶幾天之內(nèi)就可以從一個僅僅只能進行批處理的系統(tǒng)轉(zhuǎn)移到該實時系統(tǒng)。

她表示，截至目前為止，公司目前的收益主要來源于政府(尤其是視頻分析，HStreaming可以實時處理數(shù)以千計的攝像頭圖像)，電信運營商以及廣告。公司計劃未來把目標放在公共基礎(chǔ)設(shè)備和金融服務領(lǐng)域。

HStreaming看起來絕對具備這些技術(shù)實力。Uhlig是公司的CEO，而公司的CTO是Volkmar Uhlig(她老公)，首席軟件架構(gòu)師是Jan Stoess，他們兩人都擁有計算機科學博士學位。Volkmar還是L4微內(nèi)核的首席架構(gòu)師，他已經(jīng)建立了一個高頻的交易系統(tǒng)，曾經(jīng)在IBM的TJ Watson研究中心工作了五年，期間正是研究流處理技術(shù)。