一个是本钱题目，跟着累积的数据量的增大，大数据交易量的增加，数据存储和解决的本钱越来越高，企业数据根源步骤的投资越来越大，这局限投资挤占了企业大数据交易革新的空间。
另一个是功用题目，大数据解决组件多，分别组件利用分另表数据解决式子，例如多人谙习的数据湖、数据货仓利用的即是分另表式子，多样化的数据式子导致数据存储变得纷乱，编造中应对分另表场景，往往同样的数据必要存储多份，分别组件之间还必要豪爽的数据拷贝和式子转换，耗费豪爽的资源。
这里不得不说一下Hadoop架构，2004-2006年间，Google连绵揭橥了Google File System、MapReduce和BigTable三篇革命性本事的著作，奠定了散布式编造表面根源。随后以这三项本事为主题的开源框架如雨后春笋般映现出来，Apache基金会斥地的散布式编造根源架构Hadoop便是此中之一。因为Hadoop不妨正在斥地者不体会散布式底层细节的环境下，欺骗集群的估计和存储材干，对豪爽数据举办牢靠、高效、可伸缩的散布式高速运算，成为了大数据剖析时间驱动数据代价发掘和变现炙手可热的本事之一。
而正在Hadoop三代版本的演进中注清晰存算散开已成为大数据设立的势必趋向。
行动大数据平台广泛的本事栈根源，Hadoop 1.0利用通用办事器和凡是硬盘搭修了大范围数据存储和估计集群。正在安排之初，因为单机含糊量和集群汇集带宽控造，Hadoop集群布置都存储和估计正在沿途，将估计的代码搬动到数据所正在的地方，而不是将数据传输到估计节点，这种办法能够形成更少的数据迁徙，低浸呆板间、机柜间的汇集带宽耗费，有用途分了分裂正在各个弱连合的存储节点间的海量数据访谒的困苦。
经由十几年的发扬，跟着海量负载和大数据用例的涌现，简单Hadoop集群的范围变大，多个Hadoop集群需同时支柱分另表交易。所以正在存储和估计耦合架构下，大数据集群将面对两个紧要题目：
本钱：因为存算一体，估计资源和存储资源是按某一比例强绑定，编造扩容务必按节点数量减少，导致内存或磁盘的华侈。其它因为利用3副本的数据存储形式，正在大集群（100+ 节点、PB级别）下将形成嘹后的存储本钱。
资源欺骗率低：因为多个Hadoop 集群承接分另表使命负载，跟着支柱交易需求的震荡，编造负载涌现峰谷，然而存算一体的架构导致各集群的资源完整独立远隔不行共享（跨行业的存算一体架构下的Hadoop集群均匀资源欺骗率正在25%以下）。
商量到上述题目，不少企业发端思索这种一体化架构以及数据当地化的需要性。2012年前后，Facebook、AWS等厂商基于GFS论文中的EC算法，提出了存储和估计散开的架构原型。
2014年，EMC Isilon利用One File System (OneFS)行动底层文献编造供应EC材干，并个别兼容HDFS以RPC造定来连合Hadoop估计集群，从而为Hadoop集群实行了存算散开的材干。随后VMWare推出虚拟化Hadoop估计节点维持，连同Isilon OneFS散布式存储实行了贸易可用的存算散开Hadoop平台，给产物带来了额表大的活泼性，存储和估计能够按需创修和主转动性伸缩，毋庸切确估算异日的交易范围，低浸了编造布置和扩展本钱，同时将CPU和磁盘充斥安排起来，处分了资源欺骗不屈衡的题目，而存算散开也所以慢慢成为Hadoop 2.0 本事演进的趋向。
Hadoop 2.0 平台的甜头正在于利用EC代替了3副本减低了存储的本钱，并正在存算解耦后能独立扩估计集群和存储集群抬高资源欺骗率。但用户照旧面临管束多套异构集群，数据跨集群迁徙耗用豪爽估计和带宽资源，和管束HDFS造定和S3造定异构存储的窘境。
以当局行业为例，目前政务管束大数据慢慢向都会运转大数据演进，涉及多部分、IoT等数据。上百个程度(都会)+笔直(委办局)使用映现，统治一项交易时常涉及多种使用，同时正在都会运转大数据演进经过中，还会有新使用连接接入进来这些使用的顶峰期间段不同很大，每种使用的扩容周期也不同较大，所以必要多种使用间可共享数据，晋升数据利用功用；编造活泼扩展，宽心运维。
所以跟着新兴交易的发扬，处分数据存得下的题目依然无法知足企业大数据设立的诉求，下一代大数据存储该当更多以数据为中央，聚焦数据用得好的题目，以数据驱动统一剖析、同一存储，进一步驱动数据代价及时变现。
开源社区提出了湖仓统一的新兴数据式子，维持数据湖、数据货仓利用统一种式子，统一份数据维持多种组件访谒，裁汰数据反复存储和迁居，缩短了数据加工链途、裁汰中心经过的同。