这个开源框架的创建本身是为了满足一个实际需求，即需要一个伟大的解决方案来解决一个大问题。 Google 发现自己无法满足市场对数据索引的需求，并决定寻求解决方案，最终采取了有效的分布式文件系统的形式。
2006年，谷歌公布了其革命性
发现的细节，这不仅是因为它找到了一种前所 阿联酋电报数据库 未有的、以低成本提供巨大可能性的解决方案，而且还因为它导致了Hadoop的诞生。Hadoop作为一个不断发展的开源框架，为企业存储、处理和分析大量数据提供了绝佳的机会。
它在生产环境中不可阻挡的流行，其中一个原因是由于出现了包含技术支持的各种商业发行版，从而最大限度地降低了应用风险，因此不需要依赖开源社区来解决潜在的问题。
事实证明，其广泛的多功能性在应用方面没有任何限制。 Hadoop 开发人员和数据科学家有一个宇宙可以探索，整个世界充满了通过处理数据 获得巨大竞争优势的可能性。
Hadoop 用于海量数据分析
无论是小型还是大型项目，为了实 益对网络现实作出反 现一个或另一个目标，组织都在采用它以利用其优势，包括其旗舰选项：查询存储的信息，由于其丰富的生态系统，这也可以实时执行。
事实上，任何使用 Hadoop 的组织都可以利用来自各种来源的大量非结构化数据。它的实现不仅仅是存储大量数据。虽然它是一个集中式数据存储库，但其分析能力才是它真正与众不同之处，成为一个对不同处理方法和技术开放的平台。
而且Hadoop不仅仅是一个存储和处理框架。最重要的是，它是一个变革平台，能够适应不同的需求，以各种方式提供竞争优势，从发现新想法到改进运营流程，或者例如帮助您做出比仅基于经验或直觉的决策更可靠的明智决策。
基于合并和情境化数据的查询
得益于原始数据存储（数据湖、原始数据），您可以使用它根据合并和上下文信息进行查询。这是由开发人员和数据科学家执行的任务，类似于 在此添加您的标题文本 影师在处理RAW 图像文件时所做的事情，或者，用 Hortonworks 营销副总裁 John Kreisa 的话来说，类似于“炼油厂中所做的工作，在那里数据就像原油”。
继续使用摄影的比喻，RAW 格式所包含的数字信息尚未经过处理，因此它提供了具有更多细节、分辨率和更少噪点的丰富图像，摄影师可以自由地解读它，此外我们还可以根据自己的需要使用大量数据，包括镜头焦距、光圈、白平衡、相机类型、快门速度或色彩空间等信息，如果相机有 GPS，甚至可以包括拍摄地点。