广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统， 它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性，基于MPP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品。

 

但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不经相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。

 数据仓库和Hadoop大数据平台特性比较

特性

Hadoop

Data Warehouse

计算节点数

可到数千个

一般在128个以内

数据量

支持大于10PB

一般不大于5PB

数据类型

关系型，半关系型，无结构化，语音，图像，视频

关系型

时延

中/高

低

应用生态

创新型/人工智能

传统数据库型/BI类

应用开发接口

SQL，MR，丰富的编程语言接口

标准数据库SQL

可扩展性

无穷的可能，完整的编程接口

有限扩展能力，主要通过UDF支持

事务支持

有限

完整

数据仓库和Hadoop平台互为补充，立足于满足客户在不同使用场景下的业务需求。公有云数据仓库服务DWS能够无缝地接入到公有云Hadoop平台MRS服务上，支持SQL-over-Hadoop的这个特性，提供跨平台， 跨服务的数据共享。让用户在充分享受Hadoop带来的开放，便捷，创新的同时，继续使用熟悉的数据（仓）库方式管理和使用自己的海量数据。继续使用传统的数据仓库的上层应用，特别是商业智能BI类的应用。