在开源项目方面，LinkedIn一直在为全世界的数据工作者做出贡献。近日，为了提高开发人员的Hadoop和spark工作效率，LinkedIn再次做出贡献，开源了其一款工具“大象医生（Dr.elephant）”。
Hadoop这只象需要帮助
Hadoop的标志是一只黄色的小象，这也是LinkedIn这款工具名字的源来所在。“大象医生”是LinkedIn推出的一款Hadoop和Spark性能调节工具。根据LinkedIn软件工程师Akshay Rai在其微博中的介绍，这款工具将更好的帮助用户理解、分析并提高他们的工作效率。
Hadoop这只象虽然强，但也需要帮助
Hadoop是在大数据浪潮中催生的一个强大的分布式系统开源软件基础构架，其常常被用于开发分布式程序，利用集群进行高速本地计算和存储服务。Hadoop以一种一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理，并且依赖于社区服务，成本较低，因此至今火爆非常。
而Spark则是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是相比Hadoop，spark在工作负载方面的表现更为优越，也被认为是未来取代Hadoop的关键。但实际上，spark是一种对Hadoop的补充，可用来构建大型、低延迟数据分析应用程序。
Spark在开源软件中的应用场景十分宽泛
Hadoop和Spark在开源数据分析处理中占据着举足轻重的地位。作为大数据行业的先行者，LinkedIn对此两款软件的依赖也非常严重。LinkedIn每天运行约10000 Hadoop和Spark工作。而且随着公司业务的增长，Hadoop和Spark被应用于更多的数据分析业务。因此，开发一款可以提高工作效率的工具也就成了必要的事情。
LinkedIn在开源项目方面非常有实力
当利用Hadoop完成大量的分布式存储和大数据集的处理时，多个组件之间的相互作用就变得尤为重要。因此，LinkedIn开发这款工具的目的就是要确保每个组件的执行，并进行相关的优化。
贴切用户的名医
大象医生这款工具可以优化底层硬件资源、网络基础设施、操作系统和其他的组件，这一系列的优化设施会帮助用户更好的控制在集群上运行的工作。
大象医生这款工具很好的帮助提升了Hadoop的作业运营指标，通过分析和介绍帮助用户能够采用一种更为简洁的方法搭建构架。该工具也使得Hadoop的工作变的更容易调整，降低开发难度，提升开发人员的生产力，提高集群工作效率。
