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随着数据量和复杂性的增加，提高了整体SLA（即服务水平协议）。例如，“Shared Nothing”架构，并行处理，内存密集型处理框架，如Spark和Impala，以及YARN容量调度程序中的资源抢占。

　　缩放数据仓库可能会很昂贵。添加额外的高端硬件容量以及获取数据仓库工具的许可证可能会显著增加成本。基于Hadoop的解决方案不仅在商品硬件节点和开源工具方面更便宜，而且还可以通过将数据转换卸载到Hadoop工具（如Spark和Impala）来补足数据仓库解决方案，从而更高效地并行处理大数据。这也将释放数据仓库资源。

　　探索新的渠道和线索。Hadoop可以为数据科学家提供探索性的沙盒，以从社交媒体，日志文件，电子邮件等地方发现潜在的有价值的数据，这些数据通常在数据仓库中不可得。

　　更好的灵活性。通常业务需求的改变，也需要对架构和报告进行更改。基于Hadoop的解决方案不仅可以灵活地处理不断发展的模式，还可以处理来自不同来源，如社交媒体，应用程序日志文件，image，PDF和文档文件的半结构化和非结构化数据。