细谈大数据时代最好的框架，是不是非Hadoop莫属

提到大数据，很多同学会想到Hadoop技术。大家都知道，Hadoop是Apache的一个开源项目，它是一个对大量数据进行分布式处理的软件架构，HDFS(Hadoop分布式文件系统)，MapReduce、Hbase、Zookeeper，hive等组成了一个Hadoop生态系统。

本文主要以Hadoop为主，细谈大数据时代最好的框架是不是hadoop，通过几个问题来看看,具体如下：

一、为什么组织从传统的数据仓库工具转移到基于Hadoop生态系统的智能数据中心？

更加智能，hadoop的框架设计比传统数据仓库工具要复杂，相对来说分析处理数据的过程速度更快更好，成本来说也要低。

二、更智能&更大的数据中心架构与传统的数据仓库架构有何不同？

Hadoop是一个生态系统，拥有15多种框架和工具，如Sqoop，Flume，Kafka，Pig，Hive，Spark，Impala等，以便将数据摄入HDFS，在HDFS中转移数据（即变换，丰富，聚合等），并查询来自HDFS的数据用于商业智能和分析。某些工具（如Pig和Hive）是MapReduce上的抽象层，而Spark和Impala等其他工具则是来自MapReduce的改进架构/设计，用于显著提高的延迟以支持近实时（即NRT）和实时处理。比起传统ETL批处理更智能分析。

三、相较Spark等5种大数据框架，基于Hadoop的数据中心的好处是什么？

随着数据量和复杂性的增加，并行处理，内存密集型处理框架。基于Hadoop的解决方案不仅在商品硬件节点和开源工具方面更便宜，而且还可以通过将数据转换卸载到Hadoop工具（如Spark和Impala）来补足数据仓库解决方案，从而更高效地并行处理大数据。这也将释放数据仓库资源。更好的灵活性。通常业务需求的改变，也需要对架构和报告进行更改。基于Hadoop的解决方案不仅可以灵活地处理不断发展的模式，还可以处理来自不同来源，如社交媒体，应用程序日志文件，image，PDF和文档文件的半结构化和非结构化数据。甚者这里面有些数据通常在数据仓库中不可得。
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