关于“Hadoop大数据处理和Hadoop数据仓库”二者关系的疑问

新手求指点。

感觉HADOOP是用来处理海量数据的，像日志分析这样的。是非结构化的。
但是数据仓库，是一层一层的处理，处理的是结构化的表。感觉不是一个东西呀。

现在公司要把数据仓库移植到HADOOP（没有人才储备）。
现在有点无从入手。感觉仓库是仓库，数据处理是数据处理。
我不太明白这个逻辑关系。

ETL是将若干个表的数据处理完，保存到下一张单独的表里。类似于这样的方式。
感觉和HADOOP的FS存储方式不靠边呀。

而且平常数据仓库的每小时的调度的概念在HADOOP里，对应的是什么呢？

新手求指路

楼主说的对的，hadoop与数据仓库是两码事的。
hive是数据仓库，他是基于hadoop的。

下面参考
使用_Hive_构建数据库和数据仓库
http://www.aboutyun.com/thread-17119-1-1.html


Hadoop的数据仓库工具：Hive
http://www.aboutyun.com/thread-10010-1-1.html


数据仓库中的SQL性能优化（Hive篇）
http://www.aboutyun.com/thread-12880-1-1.html


hive 构建一个数据仓库
http://www.aboutyun.com/thread-8044-1-1.html

xuanxufeng 发表于 2016-1-29 17:50
楼主说的对的，hadoop与数据仓库是两码事的。
hive是数据仓库，他是基于hadoop的。

我看了一下，说hive查询延迟高，是不是就意味着查询慢？所以hadoop优势在于处理海量数据，而并非搭建数据仓库？应该是通过hadoop处理了数据之后，变成了结构化的数据，保存到oracle这样的数据库中再做后续处理（仓库的搭建）？

eksmile 发表于 2016-2-1 09:07
我看了一下，说hive查询延迟高，是不是就意味着查询慢？所以hadoop优势在于处理海量数据，而并非搭建数据 ...

hive 与hadoop是两码事
hive是数据仓库，如果你用oracle也可以，