我目前有五个表频繁接收复制的数据。PL/SQL用于基于复杂的业务逻辑转换，清理和聚合这些数据。然后将结果放在三个报告表中。
我对此使用MongoDB而不是关系数据库感兴趣。为此，必须将所有PL/SQL业务逻辑转换为另一种语言，例如Java。
然而，有人向我建议Hadoop将是比MongoDB更好的选择。我现在正在学习Hadoop和Mapreduce，但我感觉Hadoop用于分析数据（从数据中获取统计价值，即客户行为之间的相关性），而不是用于基于业务逻辑转换数据。
为了用Hadoop替换原样系统，我假设所有的PL/SQL业务逻辑都必须转换为mapreduce函数。这个假设不正确吗？
不管我个人的情况如何，是否有任何业务逻辑是Hadoop（和mapreduce）无法处理的，PL/SQL或Java可以处理的？
首先，MongoDB是NoSql数据库的类型，Hadoop是一种并行处理框架。如果你真的有 tera/peta 字节的数据，那么使用并行处理框架是合理的。并查阅您的数据，是否可以使用Nosql数据库+并行处理框架。
- 您可以将PL/SQL业务逻辑转换为mapreduce函数
- Hadoop可以处理任何业务逻辑批量损失，如果索引，集中加工。（对于非事务性系统）
此外，我建议您查看蜂巢，它可能会对您有所帮助。
我可以确认你可以使用MongoDB + Hadoop。您所要做的就是将所有包的整个转换逻辑放在一侧，然后识别输入，输出和流（依赖项），然后转换为映射reduce。主要任务是从转换逻辑中识别键、值、规则。我希望你也可以用猪。使用 Sqoop 进行提取。