Hadoop处理大数据的五大优势

Hadoop作为开源项目,以其高可扩展性、成本效益、灵活性、快速处理能力和容错能力在大数据处理领域展现显著优势。它允许企业经济地存储和分析海量数据,提供对各种数据源的访问,并在短时间内处理TB级数据,同时具备强大的容错机制,适合处理非结构化数据增长的企业。

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作为一个全新的开源项目,Hadoop提供了一中新的方式用来存储和处理器数据。大型的互联网公司,如谷歌、Facebook都使用Hadoop来存储和管理它们庞大的数据集。Hadoop也通过在这些领域的应用证明了其五大优势:


    高可扩展性


    Hadoop是一个高度可扩展的存储平台,因为他可以存储和分发横跨数百个并行操作的廉价的服务器数据集群。不同于传统的关系型数据库系统不能扩展到处理大量的数据,Hadoop是能给企业提供涉及成百上千TB的数据节点上运行的应用程序。


    成本效益


    Hadoop还为企业用户提供了极具成本效益的存储解决方案。传统的关系型数据库管理系统的问题是,他并不符合海量数据的处理器,不能够符合企业的成本效益。许多公司过去不得不假设那些数据最优价值,然后根据这些有价值的数据设定分类,如果保存所有的数据,那么成本就会过高。虽然这种方法可以短期内实现工作,但是随着数据量的增大,这种方式并不能很好的解决问题。


    Hadoop的架构则不痛,其被设计为一个向外扩展的架构,可以经济的存储所有公司的数据供以后使用,节省的费用是非常惊人的,Hadoop提供数百TB的存储和计算能力,而不是几千块钱就能解决的问题。

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