1.背景介绍

数据量激增、复杂性加剧、多样化需求呼唤新方法

如今，企业在收集、存储、分析和处理海量的数据成为当务之急。但是面对如此海量的数据，如何有效地进行数据的提取、转换、加载、存储、检索、分析等过程，并快速且高效地运用这些数据，提高决策的准确率和效益，同时满足广泛的多样化需求也成为企业面临的重要课题。 为了解决上述问题，2019年诞生的Apache Hadoop项目横空出世。它提供了分布式计算框架Hadoop Core 和HDFS（Hadoop Distributed File System）以及其它的一些重要工具，可以用于海量数据的存储、处理、分析和可视化。由于Hadoop Core框架的开源性和高扩展性，使得各行各业都可以基于Hadoop开发各种应用程序，实现包括大数据分析、机器学习、搜索引擎、推荐系统、风险管理、安全保障等在内的各类智能决策应用。 当前，基于Hadoop的智能决策系统平台日渐成熟，市场上已涌现出众多基于Hadoop的智能决策系统产品及服务。例如，SAS Viya™ Intelligence Suite，Oracle Data Quality，Apache Omnisci，Tableau MicroStrategy等都是基于Hadoop开发的智能决策系统平台，具有强大的功能和可靠性。 然而，由于企业应用场景的多样化需求、成本和效率要求的不断提升，传统的基于硬件的分布式数据库慢慢被互联网公司所取代，新的云数据库服务正在出现。例如，Amazon Aurora，Microsoft Azure SQL，Google Cloud SQL，Redshift，Snowflake等都是云数据库服务，能够提供更好的性能、容量弹性、低延迟和可扩展性，降低运

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