提到大資料，很多同學會想到hadoop技術。大家都知道，hadoop是apache的乙個開源專案，它是乙個對大量資料進行分布式處理的軟體架構，hdfs(hadoop分布式檔案系統)，mapreduce、hbase、zookeeper，hive等組成了乙個hadoop生態系統。
一、為什麼組織從傳統的資料倉儲工具轉移到基於hadoop生態系統的智慧型資料中心？
更加智慧型，hadoop的框架設計比傳統資料倉儲工具要複雜，相對來說分析處理資料的過程速度更快更好，成本來說也要低。
二、更智慧型&更大的資料中心架構與傳統的資料倉儲架構有何不同？
hadoop是乙個生態系統，擁有15多種框架和工具，如sqoop，flume，kafka，pig，hive，spark，impala等，以便將資料攝入hdfs，在hdfs中轉移資料（即變換，豐富，聚合等），並查詢來自hdfs的資料用於商業智慧型和分析。某些工具（如pig和hive）是mapreduce上的抽象層，而spark和impala等其他工具則是來自mapreduce的改進架構/設計，用於顯著提高的延遲以支援近實時（即nrt）和實時處理。比起傳統etl批處理更智慧型分析。
三、相較spark等5種大資料框架，基於hadoop的資料中心的好處是什麼？
隨著資料量和複雜性的增加，並行處理，記憶體密集型處理框架。基於hadoop的解決方案不僅在商品硬體節點和開源工具方面更便宜，而且還可以通過將資料轉換解除安裝到hadoop工具（如spark和impala）來補足資料倉儲解決方案，從而更高效地並行處理大資料。這也將釋放資料倉儲資源。更好的靈活性。通常業務需求的改變，也需要對架構和報告進行更改。基於hadoop的解決方案不僅可以靈活地處理不斷發展的模式，還可以處理來自不同**，如社交**，應用程式日誌檔案，image，pdf和文件檔案的半結構化和非結構化資料。甚者這裡面有些資料通常在資料倉儲中不可得。
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