数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
这一切问题在Hadoop问世后都发生了重大转变，Hadoop脱胎于Google的“三驾马车”，借助Google的先进理念，再通过开源的方式提供给广大用户，Hadoop成为了大数据分析的分水岭。企业从闭源昂贵的商业数仓转向开源免费的Hadoop，并且Hadoop可以保存多种多样的数据，包括文本、图片、音视频等。
Hadoop的⼀⼤优势是低成本，且在低成本的优势之上，Hadoop提供了良好的容错性、扩展性，为不断涌现的数据提供了有力的存储和计算支撑。
Hadoop的⽕热也引来了不少⾮议，数据库领域的⼈指责Hadoop在“开历史的倒⻋”。以数据库领域的多年经验，有几条准则是很重要的：
数据⼀定要有Schema；但是Hadoop体系⼀开始是没有Schema概念的，⼀份数据的格式是什么，⼀般隐藏在代码中，或者写这份数据的⼈的脑⼦⾥，给其他⼈使⽤数据造成了很⼤的障碍。当然这个问题在Hive出现后已经很⼤地改观了。
⾼级别的访问语⾔（主要指SQL）很重要；在他们看来，写MapReduce代码太反⼈类了，跟写汇编似的，很多⼈搞不定。
除此之外，Hadoop还有⼀些数据库领域很关键的特性缺失了：
不⽀持事务，写⼊数据的作业如果挂了可能写⼊脏数据被下游读取到。
数据和Schema可能不匹配，如果写⼊了不符合Schema的数据，下游在处理的时就会有各种异常。
不⽀持索引、不⽀持更新等。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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