本篇教程探讨了大数据技术 Hadoop处理大数据的五大优势，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

<

    现在，如果你没有听说过Hadoop，那么你一定落伍了。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。

    灵活性更好

    Hadoop能够使企业轻松访问到新的数据源，并可以分析不同类型的数据，从这些数据中产生价值，这意味着企业可以利用Hadoop的灵活性从社交媒体、电子邮件或点击流量等数据源获得宝贵的商业价值。

    此外，Hadoop的用途非常广，诸如对数处理、推荐系统、数据仓库、市场活动分析以及欺诈检测。

    Hadoop处理更快

    Hadoop拥有独特的存储方式，用于数据处理的工具通常在与数据相同的服务器上，从而导致能够更快的处理器数据，如果你正在处理大量的非结构化数据，Hadoop能够有效的在几分钟内处理TB级的数据，而不是像以前PB级数据都要以小时为单位。

    容错能力

    使用Hadoop的一个关键优势就是他的容错能力。当数据被发送到一个单独的借点，该数据也被复制到集群的其它节点上，这意味着在故障情况下，存在另一个副本可供使用。

    总结：当涉及到处理大量数据集以及安全和成本效益的时候，Hadoop相比关系型数据库管理系统更具有优势。它适用于任何规模的非结构化数据持续增长的企业，将帮助企业持续发现商业价值。      
      
          

本文由职坐标整理发布，学习更多的大数据技术相关知识，请关注职坐标大技术云计算大技术技术频道！