数据仓库Hadoop的成本是否高取决于多个因素，包括硬件成本、软件成本、人力成本、维护成本等。下面是对这些因素的详细分析：
硬件成本
- 初始投入：Hadoop基于廉价硬件服务器，降低了初始硬件投入成本。
- 集群规模：随着集群规模的扩大，硬件成本可能会有所增加，但相较于自建系统，Hadoop的总体成本依然更具吸引力。
软件和工具费用
- 开源与商业版本：Hadoop是开源的，而商业版本可能提供额外的支持和功能，这会影响软件成本。
- 生态系统工具：Hadoop生态系统中的工具，如Hive、Pig、Spark等，虽然有助于数据处理和分析，但可能需要支付许可费或订阅费。
人力资源成本
- 专业团队：需要专业的开发人员、数据分析师、数据库管理员等，这些都会增加人力成本。
- 培训费用：为了确保团队成员具备必要的技能，可能需要投入培训费用。
维护和运营成本
- 系统维护：数据仓库需要定期进行维护和升级，以确保系统的稳定性和安全性。
- 数据更新与清洗：数据仓库中的数据需要定期更新和清洗，以确保数据的准确性和时效性。
综上所述，Hadoop数据仓库的成本效益因其架构、使用场景和管理方式的不同而异。对于需要处理大量数据并且有持续数据分析和处理需求的企业来说，Hadoop提供了一个成本效益高且可扩展的解决方案。然而，对于数据量较小或对实时性要求较高的企业，可能需要考虑其他更轻量级、成本更低的解决方案。