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数据正在以创纪录的速度增长，没有放缓的迹象。但是如果你不能从中获得商业优势，那么拥有pb级的数据又有什么用呢?准确的数据分析可以产生巨大的积极的业务结果，但需要正确的工具和技术。有效的数据分析需要具备存储和管理大量结构化和非结构化数据的策略，以及分析数据以解锁业务数据的方法。

数据湖与Hadoop密切相关，使用开源软件替代传统的数据仓库。Hadoop集群基于商用硬件，可以存放结构化、非结构化和半结构化数据。这使得Hadoop成为日志文件、web点击流、传感器数据、社交媒体帖子和其他产生大数据的应用程序的良好选择。直到最近，Hadoop的替代品还很少。

尽管如此，如果Hadoop实现没有得到很好的计划，它可能会产生大量的数据而不是大量的数据。Hadoop不是为了在共享存储上运行而开发的，存储供应商必须调整他们的阵列来支持Hadoop分布式文件系统，这促进了Hadoop替代品的崛起。此外，Hadoop不像许多数据仓库工具那样内置数据治理，这使得Hadoop替代品能够弥补这一差距。