Hadoop和数据池可能颠覆传统技术

Hadoop是日益受人瞩目的分布式处理技术，在大数据环境下表现卓越。但是要向非技术出身的企业领导者解释Hadoop技术，并不容易。于是，供应商就想出了这样一个比喻，假设企业有一个数据池，Hadoop就是能够存储各种各样不同数据流的中央存储器。和传统数据仓库向外“供水”不同，Hadoop更能吸收不同的“水源”。

Hadoop集群使用的是个人电脑，是一种相对廉价的存储方法。更为吸引人的是，它能储存一系列结构化、半结构化和非结构化的数据，包括日志、网页点击流、传感器数据和社交媒体数据。极大地适应了大数据时代对数据存储的要求。存储在Hadoop中的数据无需清洗、也不会形成数据孤岛，你可以随时提取元数据或者系统化的数据。

说到数据池，这个概念来源于英语data lake，在Twitter上还有很多变体，比如数据沼泽、数据湿地、数据水坑等。实际情况是，大多数企业都只是刚刚尝试Hadoop和数据池，还没有完全搭建起成熟的架构。

传统的数据仓库最大的问题就是数据孤岛问题，Hadoop系统克服了这一困难，因此受到越来越多的企业的青睐。但作为一项技术，Hadoop最终的目的是为业务人员所用，怎样从Hadoop存储的数据中提取更大的价值，是目前Hadoop面临的主要问题。

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