hadoop本质来说仅仅是个存储模型，这个存储模型附带有一种计算模型(map reduce)，国人一上来可能比较生疏，但是hadoop仅仅是个基础模型。
数据库技术兴起的时候，那个时候连foxbase都很抢手，历史证明了真正带给人们价值的不是数据库，而是ERP。IBM整个软件体系不怎么搞应用，搞得 都是基础，db2,websphere,rational,tivoli,lotus，结果一败涂地，这可是很近的历史事实了。我做个比较：
► db2-mysql
► websphere-nginx
► rational-那个UML其实没什么大的作用，并且各种替代品
► tivoli-各种存储，廉价硬盘就能把tivoli替代了
► lotus-openoffice，并且支持智能手机
当年IBM对这一套底气很足的，我记得一篇报道说，人家IBM承诺不做应用，意思是不和自己的合作伙伴竞争搞应用软件。
接着说大数据，我曾经去过一家公司面试，我当时是搞数据库的，感觉那个职位自己应该是胜任的，结果面试官一上来就问，你知道哪些数据仓库的模型?我一听就傻了。搞得好像hadoop一出，数据库就被秒杀了一样。
hadoop本质来说仅仅是个存储模型，这个存储模型附带有一种计算模型(map/reduce)，国人一上来可能比较生疏，但是hadoop仅仅是个基础模型。
hadoop的存储模型本质来说其难度没有超过数据库的难度，加上计算模型也一样。
历史告诉我们的结论是，hadoop作为基础结构没有价值。
那什么是有价值的?只有说当你的业务存在时间维度上的价值的时候，hadoop这个模型才有价值。有时间维度的业务不多，真的。对于一家互联网公司来说， 半衰期大约=5年，甚至更短。也就是说，5年后，市面上的新兴的这些互联网/移动互联网公司要去掉一半。这其实是个很保守的数字了。5年根本谈不上你的数 据还要有什么时间维度上的操作。再看看电子商务，网上是一些比较新潮的商品，5年之后早就更新换代好几批了，也就是说相对于公司的半衰期，商品的半衰期更 短。
其实真正具有时间维度上的要求的数据是金融数据，然后就是搜索引擎，再次是电子商务，进入移动时代，数据是移动的，数据瞬间消失的就跟那个玻色子一样。数 据就是在K-V里面的，支付也是如此，数据过了有效期，那只能重新连接重来了，数据失效了，支付失败了，记录这个失败没有意义，及时处理支付失败才有意 义，数据在时间维上不是越来越大，而是越来越小。
那大家为什么hadoop一哄而上?这个背后肯定是有推手的，目的就是让大家跟着倒霉，唯我独大。为什么这么说呢，因为这个hadoop技术是有陷阱的，这个陷阱就是java，历史告诉人们什么呢?
我这一代人，整个70后80后，黄金一代，毁在java手里。原因是什么，我也不知道。事实是什么，这个我经历了，就知道了。
现在说这个可不是什么经验之谈，这是常识之谈。打着数据挖掘/机器学习的招牌搞大数据，十有八九也会被大数据胡弄了。因为它的根底就比较浅。hadoop的根底浅，java技术毁人不倦，不满足业务上的半衰期。
然后再来说机器学习，很奇怪，hadoop根底浅，机器学习也跟着上不了什么很高的档次。我也去过一家公司面试，还是个上市公司，一进去直觉告诉我，这家公司已经不怎么地了。但是整个数据挖掘机器学习的面试，感觉很不爽。我大体上说一下，模式差不多。
统计基础+矩阵运算+SVM机器学习流派+信号识别(所谓深度学习)
公司已经快不怎么样了，这些机器学习的大师们拿着这一套好像就跟阳春白雪一样，自我剪裁一番配上大数据hadoop就无敌了。
就这些，核心还是贝叶斯模型，翻来覆去的贝叶斯模型。问题就是，贝叶斯模型真的比传统数据库的关系模型强吗?不是说一定是否定的，只要不是绝对肯定的，你的业务就跟着over了。问题是，人们需要哪家公司用自己的业务去检验贝叶斯模型?
我只谈数据仓库，因为这是我觉得最容易入门、最有用、最难用好的技术之一。
出现数据仓库这概念的时候，貌似还没有hadoop呢。
数据仓库存储的是原始数据经过一定的业务、维度聚合获得的中间数据。模型价值很大，过去大数据处理都是先建立数据仓库模型。
若是做数据库不知道数据仓库、ETL技术，无论你用什么数据库，大数据量时都是有局限性的。
举个例子最简单的例子，你有用户的交易流水，每天24亿条新记录。你需要做个系统查询，统计一定天数的交易总金额。
那么，一个简单的数据仓库就是，每天计算一次前一天交易总额值后存在一张以天为单位的表里，这样每天计算一次，表每天增加一条记录。查询天交易总额是我只需要查询这张以天为单位的表就行了。通过这张天为单位的表，很快的计算周，月，年的数据统计。
这张表就是一个最简单的数据仓库，每天从原始数据计算这张表的过程就是ETL。
使用数据库的人一定使用或接触过数据仓库，只不过自己没意识到而已。
也许你会问如果我要查3天前~到现在9点20的总金额怎么办?这时我们只需要当天的原始数据(实时数据)，在加上之前设计的中间表里3天的汇总数据即可。
一个良好的，持久稳定的，针对大量数据产品，必须有良好的数据仓库支持。
PS：现在大家都跟风追hadoop，领导觉得好非让你用，你也没办法。
毕竟现很多时候谈客户，别人都吹hadoop技术，你说你不用hadoop，绝对是你悲剧。
