除成本外，Hadoop能够用来处理非结构化数据。对银行而言，像视频数据、票据数据，虽然目前对银行的价值不是太高，但是需要一个存储机制来存放，Hadoop的技术算法越来越成熟，数据发掘的工具也越来越丰富，这就使得企业在运用Hadoop技术之后能发现额外的一些增值的东西。
孙总预计，传统的企业IT架构慢慢向Hadoop迁移，未来大概两三年，企业的传统IT架构慢慢就会被hadoop来取代。Hadoop会成为企业的数据仓库的中心，未来hadoop会是各个行业的企业数据仓库。
皮皮：谈到大数据，有3V，Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)，尤其是在物联网时代，像气象、交通等实时数据量大，并发度高，那么物联网大数据与互联网大数据有什么区别?对企业的技术底层架构有哪些挑战?
孙总表示，互联网其实是一个连接人的一个网络，采集的数据大部分都是人的行为的数据，比如说人的交易的数据、人的上网记录，而物联网采集的数据更多是机器的数据。如果比较这两个数据源的话，我们发现它的数据量是会差一个量级的，全世界人口可能是60亿人口，可是有上百亿的设备，这些设备如果都采集数据的话呢，它的量会比互联网的数据大一数量及，所以这个会对未来的数据架构产生一个新的大的挑战。
第二个特点是，物联网的数据并发度非常高，而且数据一旦产生需要立刻被处理。孙总举了一个真实的客户案例，客户目前有一千万个传感器，每秒钟一千万个量级的数据发送量，可能就已经超过很多互联网公司的数据量，对底层架构的并发要求非常高。
第三个差异化在于互联网的数据可能是人的行为数据，主要用来分析，可以做一些营销，但是物联网数据来说更多的是发现一些自然规律，当然这里面也使用到了大量的技术运算，也会用到大量的复杂的物理和数学的方法。
皮皮：大数据的浪潮风靡全球，与Hadoop类似，Spark也火了。在国外 、Intel、Amazon、Cloudera 等公司率先应用并推广 Spark 技术，在国内阿里巴巴、百度、淘宝、腾讯、网易、星环等公司敢为人先，Spark 在IT业界的应用可谓星火燎原之势，未来Spark能否取代Hadoop?
孙总表示，非常希望(Spark)能够取代HADOOP，从这个整个生态系统的发展趋势来看，(Spark)会慢慢取代(MapReduce)，当然在星环科技的产品当中已经拿(Spark)取代(MapReduce)，此外孙总在视频采访中还重点为我们讲解了Hadoop的分布式计算框架的架构，干货剖多，请大家点击视频观看详情。
皮皮：我注意到2015年新年刚开始，你们公司成功完成了新一轮的数千万的融资了。那我之前也了解到浪潮与你们强强联手，成功搭建了基于Hadoop的大数据信息化平台，能不能从合作伙伴的角度来和我们简单的谈一谈Hadoop的生态圈?
孙总坦言，希望能够促进Hadoop真个生态系统的发展，目前有三类合作伙伴，一类是行业应用方案解决方案的提供商，比如在交通行业的合作伙伴，在与我们进行深度的合作，能够高效的处理数据或者是银行的数据或者是交通的侧重信息。另外一类合作伙伴是我们认证的一些服务商，对他进行培训，他们帮我们进行安装部署运维，这些服务工作，第三个是他们的产品与我们是有互补性的有可能是硬件厂商，像浪潮。
皮皮：那最后一个问题了，IDC公司预测，数据每天将增长40%-50%这意味着到2020年总体的数据量将会达到40PB?那非结构话的数据主要来源我们日常的邮件还有论坛。博客社交网络，包括我们的POSE系统还有机器生成的一些数据了，那么面对这些非结构化的数据，你们提供了一些什么样的Hadoop解决方案，未来Hadoop还会有哪一些新的版本会发布?
孙元浩认为，未来很多计算框架也会与Hadoop进行融合，等到hadoop3.0的时候，可能会安全性与性能上得到很大的提升，在资源管理效率上得到比较大的增强。
孙总透露，星环科技预计在2015年发布2款新产品，第一款产品针对物联网部署的大量传感器产生的数据，专注于处理时序数据，首先会进入新能源行业。它能够对传感器产生的大量数据进行高效处理，在内存里存储数据或者是将SSD上的数据转成内存存储，对所有的时序数据进行数据挖掘分析。
第二款产品预计会在2015年下半年推出，这是一款利用Container和Docker来运行Hadoop的现有版本，帮助企业简化Hadoop的部署流程，有了这个方案以后，企业在部署Hadoop机群的时候，再启动100个机群的时候可能只需要2、3秒就可以启动，自动进行扩容，即便机器发生故障也能够自动迁移。这样一来，可以大大降低企业管理Hadoop的成本、包括维护的成本，同时也能够做非常有效的资源隔离，因为运用Container技术能够做到CPU内存网络磁盘的隔离，隔离性会比之前更好。如此一来，Hadoop作为企业的数据的计算，能够满足多个部门在统一个数据平台上进行数据分析，就可以通过这种技术有效的实现。