“很多人都认为，Hadoop和大数据是同义词。但这是个错误，”Olofson解释说。例如Teradata、MySQL和一些“聪明的集群技术”的实施案例都没有使用Hadoop，但也被认为是大数据的实施案例。

作为大数据的一种应用环境，Hadoop之所以能够引起人们的注意，是因为它是基于MapReduce环境的，这是超算圈里很常用的一种简化环境，主要是由谷歌所创建的一个项目。Hadoop是和各种Apache项目密切相关的混合实施环境，其中包含了在MapReduce环境下所创建的HBase数据库。

软件开发人员一般会用一切利用到Hadoop以及相似的高级技术的手段来响应——而这些技术很多都是在开源社区里开发的。“他们创建了一个令人眼花缭乱、变化多端的东西，即所谓的NoSQL数据库，该数据库的键值多数都已利用了各种技术在处理能力、多样化，或者数据库规模上做了优化的，”Olofson说。

开源技术一般是没有商业支持的，“所以这些东西还必须让其进化一段时间，逐渐剔除各种缺陷，而这一般需要数年的时间。这就是说，羽毛未丰的大数据技术当前还无法在普通市场上普及。”与此同时，IDC预计至少有三家商业厂商会在年底之前对Hadoop提供某种类型的支持服务。还有其他一些厂商，如Datameer等，也会提供带有Hadoop组件的分析工具，允许企业开发他们自己的应用。例如Cloudera和Tableau等已经在其产品中用到了Hadoop。