石油行业将面临大数据的挑战，基于此，来自英特尔亚太研发中心大数据部的王晓栋先生，为与会人员带来了Hadoop与大数据应用场景的有关内容介绍。
王晓栋表示，Hadoop是一个相当较新的技术，它是一个建立在普通服务器上的高度可扩展、高可靠的分布式系统，专为大规模计算和海量数据存储而设计。它的可扩展处理引擎主要包括两大部分：
——Hadoop Distributed File System（HDFS），分布式文件系统，可扩展、可自动修复的高带宽集群存储；
——MapReduce，并行计算框架。
英特尔亚太研发中心 王晓栋
随着数据量的增加，数据的查询、存储、分析会越来越依赖于大型存储、处理等设备，纵向的扩展也越来越困难。增加处理器、存储、网络资源，其性能却不会获得线性增长。最早感受到这种挑战的，来自于互联网企业，它们的数据，希望通过常见系统来实现难以完成的功能。
英特尔敏锐地发现了这一发展趋势，并成立了相关的研发团队，并推出了基于英特尔的Hadoop发行版。
英特尔Hadoop发行版
对Hadoop的架构来说，它提供了两种模式，分别是分区模式和冗余方式。前者使计算节点和存储节点合二为一，对于英特尔构架的服务器来说，使用Hadoop模式特别适合。也可以使用机架上的更多存储和多路多核处理器，来解决磁盘I/O瓶颈等问题，其计算能力能得到线性式增长，数据和计算可以被分布到大量独立的节点上，进行分布式计算。
另一个优势则是冗余方式，为了实现可靠性，数据需要被复制到多个独立节点。可以实现服务的冗余、存储的冗余。
王晓栋先生，还特别提到了Hadoop在石油行业的未来发展前景。他认为，Hadoop自身的很多优势特性都是当前HPC集群的一个良好不错，能提供很多高可靠性设计，支持动态、智能地对计算集群资源的管理、优化和监控，以更优越的方式进行计算作业的管理。
Hadoop在石油行业的机会
此外，由于勘探采集方法和野外施工等原因，油气勘探采集到的原始数据资料十分珍贵，需要永久保留。在采用Hadoop的情况下，支持的数据容量可高达petabyte（PB级别），并且支持扩展。
