事實(shí)1：Hadoop 不單單是一個(gè)產(chǎn)品。剛接觸大數(shù)據(jù)的人通常認(rèn)為 Hadoop 是數(shù)據(jù)科學(xué)新時(shí)代的關(guān)鍵產(chǎn)品。實(shí)際上，Hadoop 不單單是一個(gè)產(chǎn)品，還是一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)。它由多個(gè)開(kāi)源產(chǎn)品（在 Apache Hadoop 基金會(huì)的支特下開(kāi)發(fā)）組成。它們就像幕后引擎一樣將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為做出更明智、更快決策所需的寶貴知識(shí)。Apache Hadoop基金會(huì)的產(chǎn)品包括 MapReduce、HDFS、Hive、HBase、Pig、Sqoop、 Oozie、Hue、Zookeeper 和 Flume 等。這些產(chǎn)品能夠以特定方式組合用于特定的業(yè)務(wù)分析以及相關(guān)的數(shù)據(jù)源。

事實(shí)2：Hadoop 不僅來(lái)自 Apache，還是一個(gè)基于社區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)。Hadoop解快方案庫(kù)包含來(lái)自 Apache 基金會(huì)的多個(gè)產(chǎn)品，同時(shí)也包含來(lái)自大數(shù)據(jù)領(lǐng)城眾多供應(yīng)商的很多產(chǎn)品。隨著 Hadoop 的發(fā)展，越來(lái)越多社區(qū)和供應(yīng)商加人其中，以使其盡可能全面和通用。

事實(shí)3：Hadoop 是一個(gè)開(kāi)源社區(qū)項(xiàng)目。任何人都可以免費(fèi)使用Hadoop 作為開(kāi)源軟件庫(kù)。Hadoop可以從Apache 網(wǎng)站 www.apache.org獲取。一些初創(chuàng)公司為其他公司提供基于Hadoop庫(kù)及其擴(kuò)展特性的打包解改方案，其中擴(kuò)展特性是根據(jù)各戶(hù)的特定需要和需求定制的。

事實(shí)4：Hadoop 和MapReduce 是兩個(gè)互補(bǔ)的產(chǎn)品。谷歌在發(fā)明 HDFS之前就開(kāi)發(fā)了 MapReduce。因此，MapReduce不依賴(lài) HDFS， 而是與其他非HDFS的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)（包括一些最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)）一起工作 （現(xiàn)在仍然可以一起工作）。

事實(shí)5：HDFS 是一個(gè)文件系統(tǒng)，而不是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。Hadoop 主要處理分布式環(huán)境中的文件（而不是表和記錄）。因此，其數(shù)據(jù)粒度是文件級(jí)的，且沒(méi)有SQL 查詢(xún)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、用于快速檢索的有意索引以及對(duì)索引數(shù)據(jù)的快速訪問(wèn)等與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)相關(guān)的常見(jiàn)功能。但是，作為回報(bào)，HDFS 能夠在文件級(jí)別執(zhí)行關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)無(wú)法執(zhí)行的操作。

事實(shí)6：Hive 看起來(lái)像 SQL，但不是標(biāo)準(zhǔn) SQL。Hive 是用于操作關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn) SQL 的變體。對(duì)于熱悉 SQL 的數(shù)據(jù)分析師來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)使用Hive 編寫(xiě)代碼是一個(gè)相對(duì)快速和簡(jiǎn)單的過(guò)程。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的很多人相信并希望，隨著每次迭代，Hive 將更接近于SQL 的語(yǔ)法，而且，在不久的某個(gè)時(shí)候，標(biāo)準(zhǔn)SQL將很容易被用于處理 Hadoop 系列產(chǎn)品中的數(shù)據(jù)。

事實(shí)7：Hadoop 不能替代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。從歷史上看，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)旨在處理企業(yè)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通常是關(guān)系型數(shù)據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)因?yàn)闊o(wú)法處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而受到批評(píng)。Hadoop 系列產(chǎn)品的目標(biāo)是通過(guò)處理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)無(wú)法處理的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類(lèi)型來(lái)補(bǔ)充（不是取代，至少目前還不是）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

事實(shí)8：Hadoop 支持分析。雖然Hadoop 已被互聯(lián)網(wǎng)公司廣泛使用并被兩極分化，但是它可以支持任何類(lèi)型的分析，而不僅僅是網(wǎng)絡(luò)分析（如分析網(wǎng)絡(luò)日志和其他基于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù))。例如，Hadoop 在分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)方面發(fā)揮了重要作用，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)主要是由運(yùn)輸、能源、零售、制造（如預(yù)測(cè)性維護(hù)）、電信和網(wǎng)絡(luò)安全等行業(yè)的機(jī)器和傳感器生成的。

事實(shí)9：MapReduce 不僅僅是分析。雖然 MapReduce 和分析之間存在著密切關(guān)系，但是這種關(guān)系并不是排他性的。雖然 MapReduce 是一個(gè)通用的執(zhí)行引擎(它能夠處理沙及并行編程、網(wǎng)絡(luò)通信和容錯(cuò)的各和復(fù)雜任務(wù)），但是它不僅限于分析應(yīng)用。相反，它可以用來(lái)執(zhí)行任何類(lèi)型的計(jì)算任務(wù)。

事實(shí)10：Hadoop 不僅與數(shù)據(jù)量相關(guān)，而且還與數(shù)據(jù)的多樣性相關(guān)。HDFS 不僅可以處理非常大的分布式文件，而且還可以處理不同類(lèi)型的文件。這個(gè)過(guò)程相當(dāng)簡(jiǎn)單，任何類(lèi)型和大小的數(shù)據(jù)都可以使用在 HDFS 中構(gòu)建的非常簡(jiǎn)單和直接的過(guò)程進(jìn)行存儲(chǔ)（集中或分布式）和管理。

作者簡(jiǎn)介：杜爾森·德倫（Dursun Delen），俄克拉荷馬州立大學(xué)博士。Business Analytics的Spears和Patterson主席、衛(wèi)生系統(tǒng)創(chuàng)新中心研究主任，以及俄克拉荷馬州立大學(xué)斯皮爾斯商學(xué)院管理科學(xué)和信息系統(tǒng)的杰出貢獻(xiàn)教授。《預(yù)測(cè)性分析：基于數(shù)據(jù)科學(xué)的方法（原書(shū)第2版）》《商業(yè)分析：基于數(shù)據(jù)科學(xué)及人工智能技術(shù)的決策支持系統(tǒng)（原書(shū)第11版）》《規(guī)范性分析：循證管理與最優(yōu)決策》作者。

本文摘編于《預(yù)測(cè)性分析：基于數(shù)據(jù)科學(xué)的方法（原書(shū)第2版）》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。（書(shū)號(hào)：9787111718345）轉(zhuǎn)載請(qǐng)保留文章出處。