Hadoop 与数据仓库的区别

本文将清晰地比较Hadoop和数据仓库。在开始之前，首先让我们了解一下Hadoop和数据仓库是什么。

什么是Hadoop？

Hadoop是一个开源系统，用于在分布式计算环境中管理海量数据集。它提供了一个可靠且可扩展的平台，能够跨多台计算机或集群实现海量数据的分布式处理。

Hadoop的2个主要组件如下：

1. HDFS (Hadoop分布式文件系统): HDFS是一个分布式文件系统，将数据存储在集群中的多台计算机上。为了实现高效的存储和检索，它将大文件分割成多个块，并将它们分布在整个集群中。数据在多个节点上进行复制，以确保即使一个或多个节点发生故障，数据仍然可用，从而实现快速处理和容错。
2. MapReduce: MapReduce是一种编程模型和处理框架，用于并行分析和处理大型数据集。它将计算任务分解为可以在Hadoop集群的不同节点上执行的较小子任务。“Map”阶段在集群的各个节点上并行处理数据，“Reduce”阶段则合并结果以产生最终输出。MapReduce通过并行利用多台计算机的计算能力，实现了对大规模数据的有效处理。

除了核心组件外，Hadoop还拥有一个强大的工具和技术生态系统，可以扩展其功能。这包括数据仓库和类SQL查询语言Apache Hive、高级脚本语言Apache Pig、快速数据处理引擎Apache Spark、分布式NoSQL数据库Apache HBase，以及许多其他工具。在Hadoop生态系统中，这些产品为数据存储、处理、查询和分析提供了额外功能。

Hadoop广泛应用于各种领域和应用中，包括数据分析、机器学习、日志处理等，这些领域都需要管理海量数据。由于其分布式特性、容错能力和可扩展性，它是处理和分析海量数据的绝佳工具。

什么是数据仓库？

数据仓库是一个中心位置，公司可以在其中存储从多个来源收集的海量数据。它旨在通过使用户能够检查数据并做出明智的决策来支持商业智能（BI）活动。

数据仓库的主要目标是提供来自多个系统和数据库的统一数据视图。在这个统一且结构化的存储区域中，数据被组织、清理并转换为最适合报告和分析的格式。为此使用了提取、转换和加载（ETL）过程。

数据仓库通常使用能够处理海量数据和复杂查询的硬件、软件和数据库系统的组合来设计。它们采用诸如索引、分区和数据压缩等策略来提高存储效率和性能。

数据仓库能够存储历史数据是其关键功能之一。它随着时间的推移收集和保存信息，使用户能够分析趋势、衡量绩效并比较历史模式。这使得决策制定和战略制定更加容易。

数据仓库的特性

1. 面向主题: 数据仓库根据特定的业务相关主题或领域进行组织，例如销售、客户、产品或财务。每个主题区域在数据仓库中由一个独特的数据集市或一组表表示。
2. 非易失性: 通常，数据一旦存储到数据仓库中，就不会频繁更改或更新。数据的只读状态确保了它可以持续提供准确的历史数据用于分析。
3. 集成数据: 数据仓库整合来自多个系统的信息，包括事务数据库、电子表格和外部系统。为了创建统一视图，它确保来自不同系统和部门的数据得到标准化和整合。
4. 为分析而优化: 数据仓库的设计是为了支持复杂的分析查询和报告。它们使用索引、分段和聚合等方法来提供对海量数据的有效检索和分析。

Hadoop 与数据仓库的区别