数据仓库和 Hadoop 的区别

数据仓库和 Hadoop 都是数据存储和处理的技术，但它们在很多方面有所不同。以下是两者之间的一些主要区别：

定义

数据仓库是一种数据存储架构，它允许将不同来源的数据集成在一起，以便进行分析和报告。它通常是一个中央仓库，用于存储历史数据和大量结构化数据。

Hadoop 是一个分布式计算平台，它允许存储和处理大规模非结构化和半结构化数据。它由 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 MapReduce 计算框架组成。

存储

数据仓库使用关系型数据库来存储结构化数据。通常使用 SQL 查询来访问和处理数据。

Hadoop 使用 HDFS 来存储数据。HDFS 分散存储数据块在多个机器上，以提供数据冗余和容错能力。Hadoop 还支持其他数据存储，如 HBase 和 Cassandra，用于非结构化和半结构化数据。

数据访问

数据仓库中的数据通常是预定义的和静态的。数据访问是通过 SQL 查询进行的，这些查询经过严格的管理和权限控制。

Hadoop 中的数据是非结构化和半结构化的，现场数据的结构和格式往往没有预定义。访问 Hadoop 中的数据需要使用专门开发的工具，如 Pig、Hive 和 Impala。

处理

数据仓库的处理主要包括数据清洗、转换和加载 (ETL)。这些过程将数据从原始数据源转换为可分析的格式，并将其加载到数据仓库中。处理大多是以批处理为基础的。

Hadoop 的处理是基于分布式计算的。MapReduce 计算框架是在 Hadoop 上运行的主要方式。Hadoop 还支持实时处理和流处理，如 Storm 和 Spark Streaming。

总结

虽然数据仓库和 Hadoop 都是数据存储和处理技术，但它们在许多方面有所不同。数据仓库适合结构化数据，而 Hadoop 更适合非结构化和半结构化数据。数据仓库通常使用 SQL 查询访问数据，Hadoop 则使用其专门的工具。处理大多是以批处理为基础的，而 Hadoop 偏重于分布式计算。