数据技术是一种新一代技术和构架，它以较低的成本、快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值数据。以IOE体系(Oracle，IBM和EMC)为核心的传统数据计算存储和读写方式越来越不能满足目前互联网和物联网发展带来海量数据分析的需求，而Hadoop被认为是适应未来大数据应用的全新架构体系，同时Hadoop也成为大数据的代名词。

2005年Hadoop项目诞生。Hadoop其最初为雅虎公司用以解决网页搜索问题的项目之一，后来因其技术的高效性，被ApacheSoftwareFoundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。

Hadoop是一个实现了MapReduce计算模型的开源分布式并行编程框架。MapReduce的概念来源于Google实验室，它是一个简化并行计算的编程模型，适用于大规模集群上的海量数据处理，目前最成功的应用是分布式搜索引擎。随着2007年底该模式Java开源实现项目ApacheHadoop的出现，使得程序员可以轻松地编写分布式并行程序，并将其运行于计算机集群上，完成海量数据的计算。近两年尤其是今年国内外采用MapReduce模型的应用也逐渐丰富起来，如像NTTKDDI和中国移动这类的电信公司采用该模型分析用户信息，优化网络配置；美国供电局采用该模型来分析电网现状；包括VISA和JP摩根在内的金融公司采用该模型来分析股票数据；包括Amazon和ebay在内的零售商和电子商务公司也开始采用该模型；甚至部分生物公司也采用该模型来进行DNA测序和分析。

Hortonworks与Cloudera和MapR三家被看做是大数据技术市场的领头羊，三家都围绕Hadoop框架进行产品开发，从业务模式来看，Hortonworks采取开源产品服务模式，收入端更加依赖于产品支持和服务(因为Hadoop是开源的，基础工具免费，Hortonworks主要教你怎么使用工具)，而Cloudera和MapR走的是工具产品路线(他们依托于Hadoop的基础开发更加专业的应用工具)，收入依赖软件授权费用。