到底在什么情况下采用hadoop的生态框架，比如hdfs，mapreduce等？

这个要看你的数据量了，如果数据比较少，直接普通数据库就可以了

hdfs：对于海量的数据比如几十G以上的数据进行存储

mapreduce：比如你想对你的数据，每一行进行数据规整，比如时间格式，字符串提取等，前提是你的数据文件中的数据是由特殊符号间隔的

关系型数据库的投入（存储、扩容、维保、升级等）一直是很大的，而且考虑到去IOE，以及hadoop出现后对海量数据的存储、分析成本的下降，某运营商现在在积极的进行大数据平台的建设，据说某省的所有业务都已迁移到hadoop生态实现了。

引入hadoop生态框架在现阶段来看，硬件成本比较低，但软件及开发成本还是相对较高的，对于业务系统来说，如果业务系统确实产生了海量数据（每天怎么也得快1T?）但以前并未收集分析，可以考虑上一套hadoop产品试一下，如果业务并不复杂，其实没有必要。