Разница между Hadoop и Data Warehouse заключается в их назначении и методах обработки данных. 1

Hadoop — это распределённая платформа с открытым исходным кодом для обработки больших объёмов структурированных и неструктурированных данных. 12 Она работает по принципу MapReduce, то есть распределения данных: когда на кластер поступает обширная задача, Hadoop делит её на много мелких подзадач и выполняет каждую на своём узле. 2 Это позволяет параллельно решать несколько задач и быстрее выдать конечный результат. 2

Data Warehouse — это централизованное хранилище структурированных данных из разных источников. 13 Это предметно-ориентированная база данных, которая консолидирует важную бизнес-информацию и позволяет в автоматическом режиме подготавливать консолидированные отчёты. 3 Цель Data Warehouse — обеспечить пользователя возможностью принимать верные решения в ключе управления бизнесом на основе целостной информационной картины. 3

Таким образом, основное различие в методах обработки данных: Data Warehouse управляет структурированными данными с предопределёнными схемами и обеспечивает высокую производительность для аналитических запросов, в то время как Hadoop лучше справляется с неструктурированными или полуструктурированными данными, что делает его подходящим для работы со сложными и разнообразными набоями данных. 1