数据仓库Hadoop与云平台的结合可以通过以下步骤实现：
- 选择云平台：首先，根据企业的业务需求和成本考虑，选择一个合适的云平台，如公有云、私有云或混合云。
- 数据迁移与集成：将现有的数据仓库数据迁移到云平台上的Hadoop集群中。这可能涉及到数据清洗、转换和加载(ETL)过程，以确保数据的质量和一致性。
- 利用云平台的资源管理：利用云平台的资源管理系统，如YARN，进行资源分配和管理。这有助于优化Hadoop集群的性能和资源利用率。
- 部署Hadoop集群：在云平台上部署Hadoop集群，可以选择使用开源的商业版Hadoop平台如TDH，或者使用云服务提供商提供的Hadoop服务。
- 数据存储与管理：使用Hadoop的HDFS进行数据存储，HDFS能够提供高容错性和高吞吐量的数据存储服务，适合存储PB级别甚至更高的数据量。
- 数据分析与处理：利用Hadoop框架中的MapReduce、Hive、Pig等工具进行数据分析处理。这些工具可以帮助用户进行大规模数据的并行处理和分析，从而提高数据处理的效率和速度。
- 监控与优化：在云平台环境下，对Hadoop集群进行监控和优化，确保系统的稳定性和性能。这包括对集群资源使用情况的监控、性能调优和故障排查等。
通过上述步骤，企业可以有效地将数据仓库Hadoop与云平台结合，利用云计算的灵活性和可扩展性，同时保持数据仓库的高可靠性和高性能。
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