Hadoop 处理数据速度更快
大数据？不，我们没有大数据——我们的数据相当小。我们现在不需要任何大的或花哨的东西，但是当我们成长时......”在数据行业工作时，我们经常听到这样的说法。我们懂了。大数据之所以出名，是因为其规模大。因此，如果您的数据量低于 PB，为什么还要考虑使用Apache Hadoop？
但你应该。
是的，尽管传统数据库可以处 电话号码清单 理高达 TB 的数据，但 Hadoop 非常适合处理小数据有几个原因。
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大数据不仅仅是数据量
记住大数据的四个 V：容量、速度、多样性和准确性。您的数据无需勾选所有四项即可被视为大数据。即使它以极高的速度和多样性出现，也可能足以让 MySQL 窒息，并需要一些不同的东西：Hadoop，它负责所有的 V。
Hadoop集成不同的数据类型
说到多样性，现在需要集成来自不同来源的数据：Web 服务器日志文件、社交网络数据、电子邮件、图像、视频以及传统 ERP、CRM 和来自企业关系数据库的数据。所有这些格式（文件、JSON 和关系数据）都可以由 Hadoop 处理。
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即使是小数据也可能需要很长时间才能使用传统数据存储进行处理。然而，Hadoop 使用 MapReduce，并行处理数据。它在 ETL 卸载、分析数据准备和数据转换等批处理过程的故障管理、冗余和可扩展性方面带来了显着的优势。更好的是，Hadoop 允许您同时执行多个进程，因此您可以缩短处理窗口并在更短的时间内完成更多工作。这不会让你的老板高兴吗？
Hadoop 省钱
Apache Hadoop 可与商用服务器配合使用。您甚至不需要购买它们或进行任何安装，只需在云上使用 Hadoop 即可。 Amazon 的 EMR 和我们自己的 Integrate.io 等服务在云上运行，使 Hadoop 更易于使用、更实惠、更容易实现弹性和可扩展。 EMR 有助于降低硬件和运营方面的 Hadoop TCO，而 Integrate.io 则可以在人员、培训和解决方案时间方面降低 TCO。告别灰尘收集的硬件 - 云上的 Hadoop 可让您在任何给定时间使用所需的确切资源，并在完成后丢弃它们。
5.您的数据正在增长
据 IDC 称，数字世界中的数据量每年增长 40%。我们都是其中的一部分。因此，与其构建明年就会被数据堵塞的基础设施，不如选择一种易于扩展的技术，比如 Apache Hadoop 等可以让您从小规模开始并不断发展壮大的技术。
现在您确信应该使用 Hadoop 来处理小数据，但是如何做到这一点呢？我们在博客文章 使用 Hadoop 处理小数据的 4 种方法中对此进行了探讨。
概括
使用 Hadoop 处理小数据的理由有很多：它还能以极高的速度、多样性或准确性处理数据； Hadoop集成了不同的数据类型； Hadoop通过并行运行来加速数据处理；并且您可以通过在云上使用它来节省资金。最重要的是，您的数据在增长，您需要随之增长的东西——黄象。
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