HPCC Systems
Hadoop依靠两个核心组件来存储和处理海量数据——Hadoop分布式文件系统和Hadoop Mapreduce。Cloudant公司CEO Mike Miller认为MapReduce在编写并行处理工作流时依然相对复杂，HPCC旨在通过ECL（Enterprise Control Language）改善这一局面。HPCC提供两种数据处理和服务的方式——Thor Data Refinery Cluster和Roxy Rapid Data Delivery Cluster。Escalante表示如此命名是因为其能像Thor(北欧神话中司雷、战争及农业的神)一样解决困难的问题，Thor主要用来分析和索引大量的Hadoop数据。而Roxy则更像一个传统的关系型数据库或数据仓库，甚至还可以处理Web前端的服务。虽然没有深入探讨HPCC存储组件的细节，但Escalante表示HPCC基于分布式文件系统，并可支持各种off-node存储架构和本地的SSD。HPCC系统已经在金融业和其他重要的行业中普遍应用。