数据仓库和Hadoop大数据平台有什么差别？

103 阅读 0 评论 68 点赞

我是靠谱客的博主漂亮白猫，最近开发中收集的这篇文章主要介绍数据仓库和Hadoop大数据平台有什么差别？，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统，它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性，基于MPP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品。

推荐一个大数据学习群 119599574晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程，专注大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘都是纯干货分享，

但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不经相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。

数据仓库和Hadoop大数据平台特性比较
特性	Hadoop	Data Warehouse
计算节点数	可到数千个	一般在128个以内
数据量	支持大于10PB	一般不大于5PB
数据类型	关系型，半关系型，无结构化，语音，图像，视频	关系型
时延	中/高	低
应用生态	创新型/人工智能	传统数据库型/BI类
应用开发接口	SQL，MR，丰富的编程语言接口	标准数据库SQL
可扩展性	无穷的可能，完整的编程接口	有限扩展能力，主要通过UDF支持
事务支持	有限	完整

数据仓库和Hadoop平台互为补充，立足于满足客户在不同使用场景下的业务需求。公有云数据仓库服务DWS能够无缝地接入到公有云Hadoop平台MRS服务上，支持SQL-over-Hadoop的这个特性，提供跨平台，跨服务的数据共享。让用户在充分享受Hadoop带来的开放，便捷，创新的同时，继续使用熟悉的数据（仓）库方式管理和使用自己的海量数据。继续使用传统的数据仓库的上层应用，特别是商业智能BI类的应用。