Hortonworks的首席技术官Eric Baldeschwieler写道：“一条经验法则就是，要关注网络成本与计算机成本之比，网络成本尽量控制在总成本的20%左右。网络成本应包括你的整个网络、核心交换机、机架交换机和所需的任何网卡等。”
至于Cloudera，它估计每个节点所需的成本在3000美元至7000美元之间，具体取决于你确定每个节点有什么样的硬件规格。
Sproehnle也概述了一条很容易遵守的经验法则，帮助你规划Hadoop容量。由于Hadoop具有线性扩展的特性，你只要添加一个节点，就可以增加存储和处理能力。这使得规划起来简单直观。
比如说，要是你的数据每个月增加1TB，那么规划方法如下：Hadoop将数据复制三次，所以你需要3TB的原始存储空间才能容纳新增加的1TB数据。留出一点额外空间（Sproehnle估计要预留30%），以便处理数据操作；这样一来，每个月实际需要的存储空间是4TB。如果你使用4个1 TB驱动器的机器作为节点，每个月就需要一个新的节点。
好就好在，所有新的节点一旦连接上，就可以立即投入使用，从而让你的处理和存储能力增强X倍，其中X指节点的数量。
不过，安装和管理Hadoop节点其实并非易事，但是市面上有许多工具可以助你一臂之力。Cloudera 管理器、Apache Ambari（这是Hortonworks用于其管理系统的工具）和MapR控制系统都是同样卓有成效的Hadoop集群管理工具。如果你使用一套“纯粹”的Apache Hadoop解决方案，还可以关注Platform Symphony MapReduce、StackIQ Rocks + Big Data和Zettaset Data Platform等第三方Hadoop管理系统。
当然，说到为贵企业部署一款Hadoop解决方案，本文介绍的这些内容只是皮毛而已。也许最宝贵的心得在于明白这一点：Hadoop并非旨在取代你目前的数据基础设施，而是只是起到互补作用。
一旦弄清楚了这个重要的区别，就比较容易开始考虑Hadoop可以如何帮助贵企业，没必要对你现有的数据流程进行大刀阔斧的改动。
原文： What Hadoop can, and can’t do