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对于Hadoop技术而言，可以说是开源领域的传奇，然而如今业界还伴随着一些流言，这些流言可能会导致IT高管们带着“有色”的观点去制定策略

%，AT&T更是声称无线数据的流量在过去的5年内增长200倍，从互联网内容、应用通知、社交消息以及每天接收的消息都在显著的增长，这也是众多大企业都聚焦大数据的原因所在

毫无疑问，Hadoop成为解决大数据需求的主要投资领域之一，而类似Facebook等互联网巨头在都公开的吹捧Hadoop上取得的成功，同样初入大数据领域的公司也必先着眼于Hadoop但对于Hadoop技术而言，是一个多维的解决方案，可以通过不同的方式进行部署和使用下面就了解一些关于Hadoop和大数据的七大错误理念：

对大数据来说，除了指体积之外，还经常提到Variety(多样)、Variability(可变)、Velocity(速度)和Value(价值)关键点在于大数据并不是体积上的增长，更多是未来的实时分析、结构化和非结构化数据的发展，并被企业CIO用于更好的决策

综上所述，并不是只有分析大数据才会获得价值举个例子，存储和分析1PB的超时限数据的价值可能比不上实时分析1GB的数据，而从“新鲜”的数据上获得价值比解剖过时的数据更具价值

众多厂商在Hadoop上投入精力，布局市场战略时，十分清楚HDFS和MapReduce受限于处理类似SQL语言的能力，这也是Hive、Pig和Sqoop最终得以推广的原因更多企业通过Hadoop和SQL兼容来管理大量的数据，Pivotal HD是结合SQL并行处理资料库与Hadoop ，针对企业资料分析需求而优化的Hadoop强化版本

谈到数据平台，大型机在IT投资组合里有是一个长期投资，与ERP、CRM和SCM这些系统一样演变至今而面对大数据时代，大型机不想被架构遗弃，必须展示在现有IT投资环境中的价值，而许多客户遇到速度、规模和成本的问题，通过vFabric SQLFire这样的内存大数据网络去解决高速数据存取，促进大型机批处理或实时分析报告这些问题

Hadoop最初的设计只是运行实体服务器上，然而随着云计算发展，许多企业都希望能作为云数据中心提供服务之所以虚拟化Hadoop，企业首先要考虑管理基础设施的扩展性，认识到扩展计算资源，比如虚拟Hadoop节点在数据和计算分开时会对性能有所帮助，否则如果你关闭某个Hadoop节点将丢失上面的所有数据或者添加一个没有数据的空节点

对于在SaaS云服务解决方案，许多云服务允许云端运行Hadoop、SQL，这无疑可以帮助企业省下数据中心建造投资的时间和金钱特别是对于公有云情况下，Java开发者可以从Springfor Hadoop以及一些其它的GitHub用例中获益

Hadoop被很多人认为，尽管在商用服务器上运行，添加一个虚拟层在带来额外支出的同时并不会有额外的价值收益，但其实这个说法并没有考虑到数据和数据分析事实上都是动态的虚拟化基础设施同样可以减少物理硬件数量，让CAPEX(资本支出)直接等于商用硬件成本，而通过自动以及高效利用共享基础设施同样可以减少OPEX(运营成本)

尽管Hadoop在本地磁盘上运行，对于中小型集群一样可以在一个共享的SAN环境下体现良好的性能表现，而高带宽比如10GB以太网、PoE以及iSCSI对性能同样有很好的支持

由此，大数据成为行业追逐的热点，以上七大有关大数据“误解”问题的客观看待如同不同项目需求不同，Hadoop是一个工具来帮助企业更好的应对大数据问题无论是面对数据网格的GemFire 或SQLFire，还是面向消息的RabbitMQ中间件，一个完整的SaaS解决方案如今比在Hadoop环境更容易实现

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