如果不采用分层式结构，很多业务可以直接造访数据库，以此获取相应的数据，如今却必须通过中间层来完成 2有时会导致级联的修改这种修改尤其体现在自上而下的方向如果在表示层中需要增加一个功能，为保证其设计符合分层；统计分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlumOracle的Exadata，以及基MySQL。

基于企业级传统数据仓库应用的特点和要求，以及Hadoop技术的原理和特点，在使用Hadoop大数据平台实现传统数仓应用的过程中，需要关注和解决的关键问题有很多，本文主要列举在以下几个核心问题和解决思路模型和SQL支持海量数据的；大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉管理和处理的数据集合它是一种海量高增长多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策洞察和流程优化能力大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息；数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库数据平台最完美的数据存储解决方案 离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型内置函数压缩比非常高的ORC文件存储格式。

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