同一调剂管控才能：实现采集义务的同一调剂，可支撑Hadoop的多种技巧组件（如 MapReduce、Spark 、HIVE）、关系型数据库存储过程、 shell脚本等，支撑多种调剂策略（时光/接口通知/手工）。

2、数据处理层，如今有个词叫混搭，切实其实是如许。

Hadoop的HIVE是传统数据仓库的一种分布式替代。应用在传统ETL中的数据的清洗、过滤、转化及直接汇总等场景很合适，数据量越大年夜，它的性价比越高。但今朝为止看，其支撑的数据分析场景也是有限的， 简单的离线的海量分析计算是它所善于的，相对应的，复杂的接洽关系交财气算其速度很慢。

必定水沉着，比如企业客户同一视图宽表用HIVE做比较低效，因为涉及到多方数据的┞符合，但不是弗成以做，最多慢点嘛，照样要讲究个均衡。

hadoop到了X000台集群的范围也撑不住了,当前很多企业的数据量应当会跨越这个数量，除了像阿里等自身有研发才能的企业５泵比ODPS），是否也要走向按照营业拆分Hadoop集群的门路？诸如浙江移动已经拆分了固网、移网、立异等多个hadoop集群。

Hadoop的SPARK的很合适机械进修的迭代，但可否大年夜范围的应用于数据接洽关系分析，可否必定程度替代MPP，还须要实践来验证。

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本文标题：为什么选择这样的大数据平台架构？

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