最近一段时间一直在从事和hadoop相关的工作，主要是技术内容学习、安装配置优化以及一些框架结构的设计。在此期间，我对于RDBMS和Hadoop的结合应用有了一些自己的看法，写出来大家共同探讨一下。

1、为什么要用Hadoop

这个在网上已近有很多的人说过这个问题，我在这里就不多述了。但是我想说下，对于一个工具而言，只有最合适的应用场景没有最牛的工具。hadoop对我而言也只是一个工具，所以，更多的时候我是从业务角度出发去考虑hadoop能给我带来什么。

2、RDBMS？

RDBMS是关系型数据库英文缩写，但对于我而言，就是oracle（因为我现在的公司用就是）。关于RDBMS和NOSQL谁更好这个话题争论的太多了，我也看了不少。但是我个人的感觉是，当前的RDBMS做的工作想用Hadoop来替代，基本是不可能，二者只能是互补互助，才能和谐共进（构建和谐社会，哈哈）。

3、数据仓库和数据库

就我个人的理解，数据仓库更倾向于数据的挖掘和分析，对实时性要求较低。而数据库则是对实时性响应较高，做为数据挖掘而言，虽然就目前当前看来是可以胜任，但是一旦数据量庞大（TB级别数据甚至PB级别），直接结果将是数据检索速度急剧下降，一些oracle执行的的挖掘job都有可能跑不出结果。所以，这也是为什么我在思考如何将hadoop和RDBMS结合应用的原因。废话不多说了，自己画了个草图大家先看看：

4、总体思想

由于工作环境和工作内容的特殊性，我这里并不涉及到大并发访问，所以，只要满足实时性的查询和数据挖掘即可。基于上图，我的总体思想如下：

a、将数据源在输入的时候就对数据进行拆分，一些侧重于数据分析和对实施响应要求较低的数据文件划分为“低实时性数据”。将一些相应速度要求较高的数据文件划分为“高实时性数据”。当然，这样划分可能数据之间可能会有交集，也就是说存在数据重复存放的可能性，所以，划分的具体原则需要结合业务详细制定。

b、“低实时性数据”存入HDFS文件系统，采用M/R或是Hive来进行一些挖掘的工作。而“高实时性数据”则存放在传统的RDBMS中，用以响应用户的实时查询需求。

c、Hadoop挖掘的数据结果可以协商好的格式存放到RDBMS中，提供为数据分析的基础。实际上，可以理解是Hadoop对数据内容进行的预处理，RDBMS则是在该结果的基础上进行高级功能（分析、比对、数据碰撞等）内容展示和二次分析。

d、用户也可直接的发送指令给Hadoop，进行一些特殊的数据挖掘工作，结果不需要存放到RDBMS中，直接反馈到用户web界面。（图上没表现出来）

5、总结

a、当前这样的应用模型可能会带来一些冗余数据，但是至少缓解了一些当前RDBMS的压力。

b、我最早也想过完全替换RDBMS，对于实时的查询我想采用hbase，但是在一段时间之后我发现hbase对一些查询支持的并不好。这里专门提出来也是希望大家能够给我解疑答惑，对于hbase如何应用是合适的？或者说在这个模型中是否还有hbase的位置？

b、上面说的内容都是基于我当前的工作环境来论述，大家如果觉得有疑问可以给我留言或发邮件(dajuezhao@gmail.com)。