大公司正在结合不同的数据存储技术，因为没有一个适合所有人的解决方案。
hadoop和hdfs非常强大，能够以分布式方式（以分钟为度量单位）弹性地存储和处理大量结构化和非结构化数据（tera字节和peta字节）。其背后的理念是能够在短期内存储任何类型的数据，然后对其进行批处理，并将结果以结构化的方式存储在sql或nosql数据库中，以呈现给最终用户。在这种情况下，hadoop将与其他类型的数据库一起使用。
nosql数据库也是处理大量数据的一个非常好的解决方案，因为与传统的rdbms相比，nosql数据库带来了分布性和可伸缩性，因此能够查询更大容量的结构化数据。但是，它们缺乏正确管理非结构化数据的能力。
公司知道他们将要处理的数据与nosql数据库或rdbms的存储和处理能力相适应，他们会更喜欢这种解决方案而不是hadoop，因为它们更易于管理、使用和查询。
现在，hadoop/hdfs是数据存储和处理的底层解决方案。公司将需要一个用于数据存储和操作的高级接口，并且更喜欢在云中或由大数据Maven在本地操作的 Package 良好的解决方案，而不必担心hadoop集群的复杂配置和体系结构。在这里我们可以找到google big table/query、amazon dynamo db或cloudera/hortonworks解决方案，这些解决方案可以随时使用并得到适当的支持。

hdfs不符合要求？为什么不使用hdfs呢？
hadoop/hdfs只支持批处理。它在读写数据时具有较高的响应时间。在某些用例中，一分钟或几秒钟的响应对业务至关重要，因此必须实时处理大量数据会受到影响。在这种情况下，拥有实时用例的公司通常更喜欢低延迟和高可用性的工具/应用程序，而不是直接向hdfs写入。
hadoop/hdfs确实满足了大公司的大多数数据仓库需求。这里的问题是，您试图使用hadoop/hdfs解决什么问题。如果您是一家大公司，并且希望处理数PB的数据，通常公司会设置一个跨多个节点的大型集群，然后使用spark/mapreduce成批处理存储在系统中的数据。有多个使用案例，公司使用prem大数据集群（通常是hdfs、map reduce、hive等）来处理数据。
数据是如何存储在youtube中的，比如视频用户的数据评论等，它们是使用结构化/非结构化还是半结构化模式来存储所有不同类型的数据。
随着使用prem-hadoop系统的企业节点和集群数量的增加，集群的管理变得越来越困难。因此，在云计算领域，管理基础设施的工作是由云提供商来完成的，而不是由那些希望构建数据解决方案的公司来完成的。这是大公司倾向于降低基础设施成本，转而使用云解决方案而不是使用内部基础设施的主要原因之一。像gcp、aws这样的云提供商有googlebigtable、bigquery等应用程序，这些应用程序支持存储大量记录（petabyte规模），并在需要更多节点/集群时自动缩放。
像youtube这样的视频流平台，netflix确实利用云基础设施和应用程序来流式传输他们的内容。netflix确实使用aws作为存储和处理引擎，还有cassandra和mysql。youtube，虽然我不完全确定，但它使用google云存储和bigtable。
希望这有帮助：）