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Big-Data-Systeme sind inzwischen nicht mehr nur Plattformen für Datenverarbeitungs- und Analyseanwendungen. Sie sind auch ein Antrieb für neue Geschäftsstrategien. Immer häufiger kommen daher Frameworks wie Apache Hadoop oder Spark zum Einsatz. Allerdings ist deren Implementierung nicht trivial. Viele Projekte kommen aufgrund ihrer Komplexität schnell zum Stillstand: Laut Gartner werden nur 17 Prozent aller Hadoop-Projekte aktiv genutzt. Dabei treten die meisten Fragen zu einem Hadoop-Projekt schon vor der Implementierung auf. Dieser E-Guide soll Unternehmen, die ein Hadoop-Projekt planen oder aufgrund der Komplexität nicht weiterkommen, Hilfestellungen liefern. Im ersten Artikel werden Use Cases und Problemlösungen für Big-Data-Projekte mit Hadoop und Spark vorgestellt. Anschließend wird im zweiten Artikel die Möglichkeit von Cloud-basierten Hadoop-Systemen diskutiert, da diese die Komplexität abmildern. Im dritten Artikel erklärt unser Experte, wie die Hadoop-Distributionen von Hortonworks, Cloudera und MapR die Nachteile des Hadoop Distributed File System beheben. Schließlich werden im abschließenden Artikel Tools vorgestellt, die das Management von Hadoop-Clustern vereinfachen.