大數據處理利器：Hadoop具有五大優勢
現在，如果你沒有聽說過Hadoop，那么你一定落伍了。作為一個全新的開源項目，Hadoop提供了一中新的方式用來存儲和處理器數據。大型的互聯網公司，如谷歌、Facebook都使用Hadoop來存儲和管理它們龐大的數據集。Hadoop也通過在這些領域的應用證明了其五大優勢：
高可擴展性
Hadoop是一個高度可擴展的存儲平臺，因為他可以存儲和分發橫跨數百個并行操作的廉價的服務器數據集群。不同于傳統的關系型數據庫系統不能擴展到處理大量的數據，Hadoop是能給企業提供涉及成百上千TB的數據節點上運行的應用程序。
成本效益
Hadoop還為企業用戶提供了***成本效益的存儲解決方案。傳統的關系型數據庫管理系統的問題是，他并不符合海量數據的處理器，不能夠符合企業的成本效益。許多公司過去不得不假設那些數據***價值，然后根據這些有價值的數據設定分類，如果保存所有的數據，那么成本就會過高。雖然這種方法可以短期內實現工作，但是隨著數據量的增大，這種方式并不能很好的解決問題。
Hadoop的架構則不痛，其被設計為一個向外擴展的架構，可以經濟的存儲所有公司的數據供以后使用，節省的費用是非常驚人的，Hadoop提供數百TB的存儲和計算能力，而不是幾千塊錢就能解決的問題。
靈活性更好
Hadoop能夠使企業輕松訪問到新的數據源，并可以分析不同類型的數據，從這些數據中產生價值，這意味著企業可以利用Hadoop的靈活性從社交媒體、電子郵件或點擊流量等數據源獲得寶貴的商業價值。
此外，Hadoop的用途非常廣，諸如對數處理、推薦系統、數據倉庫、市場活動分析以及欺詐檢測。
快
Hadoop擁有獨特的存儲方式，用于數據處理的工具通常在與數據相同的服務器上，從而導致能夠更快的處理器數據，如果你正在處理大量的非結構化數據，Hadoop能夠有效的在幾分鐘內處理TB級的數據，而不是像以前PB級數據都要以小時為單位。
容錯能力
使用Hadoop的一個關鍵優勢就是他的容錯能力。當數據被發送到一個單獨的借點，該數據也被復制到集群的其它節點上，這意味著在故障情況下，存在另一個副本可供使用。
總結：當涉及到處理大量數據集以及安全和成本效益的時候，Hadoop相比關系型數據庫管理系統更具有優勢。它適用于任何規模的非結構化數據持續增長的企業，將幫助企業持續發現商業價值。
