由于具备低成本和前所未有的高扩展性，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台。就像30年前SQL（Structured Query Language）出现一样，Hadoop正带来了新一轮的数据革命。如今Hadoop已从初出茅庐的小象变成了行业的巨人，但Hadoop仍需继续完善。
基于Java语言构建的Hadoop框架实际上一种分布式处理大数据平台，其包括软件和众多子项目。在近十年中Hadoop已成为大数据革命的中心。MapReduce作为Hadoop的核心是一种处理大型及超大型数据集（TB级别的数据。包括网络点击产生的流数据、日志文件、社交网络等所带来的数据）并生成相关的执行的编程模型。其主要思想是从函数式编程语言借鉴而来的，同时也包含了从矢量编程语言借鉴的特性。
互联网巨头Yahoo！作为Hadoop框架的先驱研究者，在6年时间已经将Hadoop塑造成了极为成功的技术。但相比于SQL，Hadoop在某些方面仍然显得不够完善。这直接导致现今所有目光都集中在Hadoop供应商的身上。包括Amazon、Cloudera等公司带来众多的创新并提供强大的工具。Cloudera推出的CHD3包含众多的附加软件，可以帮助管理、运行Hadoop上的复杂任务，例如：Apache Mahout、Flume、Sqoop、Pig、Oozie、Hive、HBase、ZooKeeper、Whirr等。同时Cloudera也是目前最大的提供企业Hadoop技术支持和培训的厂商。而Amazon是较早在公共云中运行Hadoop的公司，其提供的基于MapReduce的弹性计算可提供海量的数据计算服务。
但数据处理只是大数据处理的一部分，组织最终想要得到的是经过分析后的有价值的数据。商业智能和数据分析厂商如Datameer、Hadapt以及Karmasphere就显的不可或缺。
Hadoop在2011年证明自神的价值，最明显的迹象就是五大数据库管理软件供应商EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都投入了Hadoop的怀抱。EMC与MapR展开合作，而Microsoft和Oracle则分别与Hortonworks和Cloudera展开了合作。而EMC和Oracle已经推出了Hadoop专有设备。下面就让我们来看一下Hadoop在大数据领域都俘虏了那些公司的心。
Amazon基于MapReduce的服务
Amazon早在2009年就推出了基于Hadoop MapReduce的EC2（Elastic Compute Cloud）服务。因此Amazon在应对用户应用和需求上显得胸有成竹。无论是中小型企业还是超大型的组织，基于MapReduce的EC2服务都经受住了考验。同时AWS（Amazon Web Service）还包括Amazon S3（Simple storage Service）。Amazon S3可提供高伸缩性、靠可靠性、高可用性以及极低的存储成本。利用AWS可高效的处理数据密集型的任务，如Web索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习以及科技和生物信息的学术研究。