为什么说hadoop在电信行业中占据了非常高的地位

这个问题没有标准答案，我是胡言乱语几句纯粹看热闹的心态：

1、Hadoop有良好的生态圈，包含的东西是应有尽有，分布式文件系统有HDFS，内置分布式处理MapReduce其它还加上Tez、spark，Nosql有HBase和Cassandra，机器学习有mahout，上层有Hive、Pig等，良好的生态圈就意味着出了问题有人问，可以咨询，而且发展很迅速，和其它工具的集成也容易

2、开源方案，意味着廉价，相比分布式的OLAP系统，这个方案简直就是白送，大数据就意味着电信收集了很多不那么重要的数据，要在沙子里面掏出金子，买一个很贵的方案老板也不会同意，那就用这个凑合

3、其它：Hadoop良好的分布式并行处理，可加机器近乎无限扩展，性能不行就堆机器且不说性能也在逐渐提高，此外，资本的大力鼓吹等也起到了部分作用

1、对于运营商TB级别的数据来说，Hadoop平台可以进行数据处理，传统ORACLE等SMP数据库无法做到

2、Hadoop平台较为稳定，并可线性扩展，同时周边工具、接口等较多，可实现多种业务场景

3、Hadoop平台使用X86集群，价格较低

4、Hadoop社区较为活跃，学习成本较低，成熟案例较多

应该是在通讯、金融都占据了重要地位，移动，联通每天的数据量都在几百TB，这个量不比FB少，但如何利用好这些数据，挖掘出这些数据的价值，目前Hadoop只是其中一种比较常用的方法，MR已经有快被Spark替代的苗头，而HDFS目前看来还是发展得不错，没有被颠覆掉的情况，而且在其之上又发展出来了Tachyon分布式内存文件系统。但Hadoop生态与Spark生态不知道能不能很好的融合。

对于多维数据的分析统计，可以试一下，eBay的Kylin，一个MOLAP引擎，已经在eBay，百度，东京都有使用。

谁都想花最少的钱干最nb的事情，哈哈