1，平台选数据仓库还是hadoop
甘特把大数据定义为三个V(高容量，髙速度，多类型)，主要讲的是数据量大的问题，传统的数据库在处理结构化，容量有限的数据有非常大的性能优势。碰到数据量大到一定程度，且对实时性要求不高的话，hadoop平台在稳定性方面有很大优势。传统数据仓库普遍存在价格高，稳定性一般的问题。
2，no SQL的含义
开源一直争论的No SQL,有不同的解读，有开始的no SQL,到后面的not only SQL,到google推出最新的f1数据库，no sql又变成no time to support SQL。传统数据仓库如果很好的解决了扩展性和稳定性，发展空间还是非常大的。acid在大数据时代仍能有普遍存在的意义。
3，sql语言大数据时代作用是否减弱
可能有人认为sql语言过时了，但是从最开始的hive，到impala，无一不把对sql的支持放在重要的位置。SQL语句易于理解，方便对象映射以及自动生成的众多优点，让sql焕发持续的生命力。
4，一体机还是云
这是两种完全不同的思路，传统数据库厂商无一例外大力推一体机，软件硬件的钱一起赚。另外一种思路常见于有实力的互联网公司，如google,baidu,taobao用普通的硬件构建自己的私有或公有云。如果只是传统行业，一体机短期看会是个不错的选择，方便，投资可控，见效快。 长期来看，软件层面要有能力屏蔽专门的硬件差异。通用服务器的发展会快于专用服务器。同样云的发展会快于一体机。云才是未来的方向。
5，存储的发展
天下分久必合，磁阵从主机中分离出来，随着分布式文件系统的发展，会逐渐又回到通用服务器上，高端存储的生命力应该还会顽强很长时间，低端存储被取代指日可待呀。