你是否正准备单独搭建一个Hadoop集群，每天“嚼”几遍大数据集？放弃吧，一家位于旧金山的创业公司Drawn to Scale认为Hadoop在企业的真正归属是企业数据库。

　　不，你可别理解错了，Drawn to Scale不是准备向你兜售功能受限的NoSQL数据库，而是把你的过时的SQL数据库编程一个高可扩展的实时分析引擎。

　　Drawn to Scale希望这个转型过程尽量平滑，企业无需辛苦地去倒腾Hadoop方案，也无需费尽心机把企业关系型数据库改造得面目全非。

　　Drawn to Scale的产品——Spire，基于HBase（一种使用HDFS的分布式NoSQL数据库），所以扩展性很好。而且由于使用SQL，用户能用熟悉的方式编写查询语言。而且由于使用分布式索引，运行速度飞快。Spire使用Chef配置数据库，用户无需从头学习Hadoop集群的部署和管理。

“在基于Hadoop的云数据库领域，我们差不多是唯一的玩家，”Drawn to Scale的创始人兼首席执行官 Bradford Stephens表示。如今很多公司都拥有数以PB计算的海量数据，希望能够有新的方法分析这些数据，如今他们并不一定非要学习如何部署Hadoop或编写MapReduce任务。

　　本周三，Drawn to Scale为潜在用户提供了一个新的机会，Spire将成为MapR的M3发行版预置的Hadoop平台。开源Hadoop厂商包括Cloudera和Hortonworks也都使用私有文件系统替代HDFS，这被认为是Hadoop开源的祸根。但是MapR由于性能优越，还是广受欢迎。Drawn to Scale是继亚马逊AWS(将MapR作为弹性MapReduce的服务之一)和Google(Compute Engine)之后，最新与MapR合作的厂商。

　　当你搭建一个分布式数据库时，你需要一个快速的分布式文件系统，而MapR就是目前市面上最快的Hadoop文件系统。而且MapR与HDFS的API完全兼容。M3与Spire的HBase搭配很好。“虽然我们公司不大，”Stephen说道：“但我们更愿意选择选择一匹快马并大声为之叫好。”

　　Drawn to Scale还是一家非常年轻的公司，刚刚募集了92.5万美元首轮融资。但是已经有不少大公司认可其想法。据Stephen透露，目前已经有启动了七个付费试点项目，客户是来自信用卡、电信等传统行业的大公司。其中一家公司已经开始与Drawn to Scale商谈购买包含1000个节点的项目。目前Drawn to Scale的工程师队伍已经无法跟上客户需求的增长。

　　企业都希望能利用Hadoop的MapReduce框架在通用硬件上搭建低成本高可扩展性的数据分析平台。Drawn to Scale这样的公司则瞅准这个需求，把hadoop“炮制”成可供企业使用的成熟技术模块，而不是一切都围着Hadoop转，这个思路显然更加容易被企业所接受。

      原文链接：Drawn to Scale raises money to make SQL big-data-ready