Hadoop不是传统意义上的数据仓库，而是一个分布式计算框架。它主要用于处理大规模数据集，并提供了一种可靠、高效的方式来存储和查询这些数据。

　　数据仓库(Data Warehouse)是一种用于存储和管理企业数据的系统，通常用于支持企业的决策制定。数据仓库需要对数据进行清洗、转换和整合，以便在查询时能够提供准确和一致的结果。

　　虽然Hadoop可以与关系型数据库集成，但它本身并不是一个关系型数据库管理系统(DBMS)。相反，Hadoop是为处理非结构化或半结构化数据而设计的。这意味着它通常用于存储日志文件、Web服务器访问记录、传感器数据等这样的数据类型。

　　因此，Hadoop不适合作为传统的数据仓库使用。但是，Hadoop可以与其他工具和技术结合使用，例如Hive、Pig、Spark等，来构建数据仓库解决方案。这些工具提供了高级的数据抽象和查询功能，使得用户可以轻松地从Hadoop中提取和分析数据，并将其转化为可视化的报表和仪表板。