1、RDBMS与Hadoop的融合：集成、重构与转型

RDBMS与Hadoop的融合：集成、重构与转型

1. 信息技术变革与数据挑战

在信息技术（IT）领域，我们正处于一场重大变革之中。随着越来越多的纸质业务流程数字化，企业对数据的处理和分析需求急剧增加。大量的历史数据需要实时分析，以提高业务效率、识别未来趋势和潜在风险。同时，无处不在的终端用户连接、低成本的软硬件传感器以及内容生产的大众化，导致企业产生的数据量呈爆炸式增长。传统的数据基础设施已无法满足这些新的业务需求，因此需要进行全面的改造。

2. Hadoop与NoSQL平台的兴起

过去十年中，Hadoop和NoSQL平台应运而生，旨在满足大型网络规模公司的业务需求。这些平台的功能迅速发展，但它们并非适用于所有现代企业的需求。企业需要根据具体的业务用例，仔细选择最适合的平台。否则，引入不适合的不成熟平台可能导致数据基础设施项目失败。如今的数据架构师需要了解各种数据平台的设计目标、数据保护能力、访问方法和性能优势，并与传统数据平台进行比较。

3. 传统数据处理的局限性

传统的数据处理主要依赖关系型数据库和数据仓库。随着历史数据量的不断增加，这些系统在管理和分析数据时面临性能挑战。数据仓库虽然在一定程度上解决了数据分析的问题，但它处理的主要是结构化数据，对于非结构化或半结构化数据的处理能力有限。此外，数据仓库的刚性结构限制了数据探索和洞察的可能性，并且在处理大量数据时，其性能也无法满足预期。

4. 新数据类型的挑战

近年来，非结构化和半结构化数据的出现给企业带来了新的挑战。社交媒体、电子商务和传感器数据等产生了大量的这类数据，传统的仓库技术无法有效地处理和管理这些数据。企业需要一种新的技术来