命令行工具用好了，在一定数据量下，不一定比 Hadoop 慢

[Livid]

http://aadrake.com/command-line-tools-can-be-235x-faster-than-your-hadoop-cluster.html

[bombless]

xargs 大法好，退 Java 保平安。

[F281M6Dh8DXpD1g2]

"Hopefully this has illustrated some points about using and abusing tools like Hadoop for data processing tasks that can better be accomplished on a single machine with simple shell commands and tools. If you have a huge amount of data or really need distributed processing, then tools like Hadoop may be required, but more often than not these days I see Hadoop used where a traditional relational database or other solutions would be far better in terms of performance, cost of implementation, and ongoing maintenance."
说的太好了....

[damngood]

还可以出一个 数据库 版本的

[est]

> Since the data volume was only about 1.75GB containing around 2 million chess games

数据不比单机内存大就不要上hadoop啥的了。mmap啥的完爆所有工具。

[invite]

hadoop ? 云计算那个? 这个本来就有它应用的局限性.

[hahastudio]

本来的，hadoop 启动起来就要花些时间，map 和 combine 也可以看成是“无意义”的时间消耗
我觉得主要还是在于大数据被炒得很火，不管有没有那么多的数据都想耍一耍，提高逼格
可你的数据一台机器就能放得下，为什么要用 hadoop 呢= =

[sivacohan]

任何一本讲并行计算的书都会提到一点。
开销。
指因算法并行化而相对串行算法产生的额外时间，空间。
实际工程很多人都把开销自动忽略了。

[zhicheng]

可是这样就木有办法装逼了呀。

[glogo]

霸气！！！

[ob]

@bombless
这回复，让哥有一种深深的罪恶感。。

[nbndco]

醉了，1.75G还要用hadoop……

[s51431980]

不要单看数据大小，1G的图关系数据和1G的时间序列处理难度完全不一样，有些人既然不是这个领域就不要暴露自己的无知了

[adjusted]

想起以前看过的“your data is not that big”

[binux]

1.75G，12秒。。。别闹

[9hills]

看了下，作者意识到数据是流式的，所以没用Hadoop

[monkeylyf]

1.75gb用hadoop确实overkill了 尤其是这种仅仅是最简单的mapreduce
235xfaster这种数字拿出来不怕被人打脸吗

[yuankui]

当数据量到达 TB，PB级时再说吧。。
hadoop本来就不是用来处理GB级数据的。。

[F281M6Dh8DXpD1g2]

https://news.ycombinator.com/item?id=8908462
Hackers News上的评论

[oneoo]

抛个题：UPYUN.com 的CDN系统有超过1000+台服务器的访问日志，总量800GB～1TB压缩内容，里面包含有10w个域名的URL，业务需要把这些日志按域名切分好，以提供给客户下载，另外再附加一个统计分析业务，分top1000 URL，top1000 referer， top1000 useragent， top1000 文件大小。

你觉得：
这是大数据吗？
需要Hadoop等分布式处理吗？
这个处理集群大概要多少台物理机？
有更好的方式吗？

[zhimingcc]

因为问题多样性，技术也应该多样性，不应该只用一种技术解决不同的问题，软件工程师们应该有更灵活的方案，不应该重复用一套轮子。。。。
问题是，对各种技术理解深刻的软件工程师多么？