【摘 要】
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新数据源的出现,如非结构化数据,导致许多组织推论,单一的数据仓库方案现在无法处理日益增长的分析工作量。如今的数据量在复杂性、多样性、体积和速度上都在迅速增长。作为
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新数据源的出现,如非结构化数据,导致许多组织推论,单一的数据仓库方案现在无法处理日益增长的分析工作量。如今的数据量在复杂性、多样性、体积和速度上都在迅速增长。作为大型数据分析的平台,Hadoop现在已经成为数据仓库环境的一个必要的条件,它在其中起到重要的作用。这样,企业将能够快速理解数据并探讨数据的价值,让分析师更快的询问和解决他们的业务问题。为了允许面向批处理的分布式数据处理,Hadoop很容易融入同化过程。但是,它建立在基本原理上,严重限制了它作为分析数据库的能力。
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