數據倉庫和Hadoop大數據平臺有什麼差異？

 

廣義上來講，Hadoop大數據平臺也能夠看作是新一代的數據倉庫系統， 它也具備不少現代數據倉庫的特徵，也被企業所普遍使用。由於MPP架構的可擴展性，基於MPP的數據倉庫系統有時候也被劃分到大數據平臺類產品。

可是數據倉庫和Hadoop平臺仍是有不少顯著的不一樣。針對不一樣的使用場景其發揮的做用和給用戶帶來的體驗也不經相同。用戶能夠根據下表簡單判斷什麼場景更適合用什麼樣的產品。

 數據倉庫和Hadoop大數據平臺特性比較

特性	Hadoop	Data Warehouse
計算節點數	可到數千個	通常在128個之內
數據量	支持大於10PB	通常不大於5PB
數據類型	關係型，半關係型，無結構化，語音，圖像，視頻	關係型
時延	中/高	低
應用生態	創新型/人工智能	傳統數據庫型/BI類
應用開發接口	SQL，MR，豐富的編程語言接口	標準數據庫SQL
可擴展性	無窮的可能，完整的編程接口	有限擴展能力，主要經過UDF支持
事務支持	有限	完整

數據倉庫和Hadoop平臺互爲補充，立足於知足客戶在不一樣使用場景下的業務需求。公有云數據倉庫服務DWS可以無縫地接入到公有云Hadoop平臺MRS服務上，支持SQL-over-Hadoop的這個特性，提供跨平臺， 跨服務的數據共享。讓用戶在充分享受Hadoop帶來的開放，便捷，創新的同時，繼續使用熟悉的數據（倉）庫方式管理和使用本身的海量數據。繼續使用傳統的數據倉庫的上層應用，特別是商業智能BI類的應用。