有人问我，“你在大数据和Hadoop方面有多少经验？”我告诉他们，我一直在使用Hadoop，但是我处理的数据集很少有大于几个TB的。
他们又问我，“你能使用Hadoop做简单的分组和统计吗？”我说当然可以，我只是告诉他们我需要看一些文件格式的例子。
他们递给我一个包含600MB数据的闪盘，看起来这些数据并非样本数据，由于一些我不能理解的原因，当我的解决方案涉及到pandas.read_csv文件，而不是Hadoop，他们很不愉快。
Hadoop实际上是有很多局限的。Hadoop允许你运行一个通用的计算，下面我用伪码进行说明：
Scala风格的伪码：
collection.flatMap( (k,v) => F(k,v) ).groupBy( _._1 ).map( _.reduce( (k,v) => G(k,v) ) )
SQL风格的伪码：
SELECT G(...) FROM table GROUP BY F(...)
目标：计算图书馆书籍的数量
Map：你统计奇数书架上书的数量，我统计偶数书架上书的数量。（人越多，统计越快）
Reduce：把我们单独统计后的数据加在一起。
我们所做的只有两个：F(k,v)和G(k,v)，除开在中间步骤中的性能优化，一切都是固定的。
它会迫使你在Map中进行所有的计算，分组和统计，执行运算的方式像是穿上了紧身衣，其实很多计算更适合选用其它模型。穿上紧身衣的唯一原因是这可能会扩展到非常大的数据集上，而大多数情况下，你的数据量可能会小几个数量级。
但是由于“大数据”和“Hadoop”这两个热门词，即使很多人实际上不需要Hadoop，他们也愿意穿上“紧身衣”。
一、如果我的数据量是几百兆，Excel可能没法加载它
对于Excel软件来说的“很大的数据”并非大数据，其实还有其它极好的工具可以使用——我喜欢的Pandas。Pandas构建于Numpy库之上，可以以矢量格式的方式有效地把数百兆的数据载入到内存中。在我购买已3年的笔记本上，它可以用Numpy在一眨眼的功夫把1亿的浮点数乘在一起。Matlab和R也是极好的工具。
对于几百兆的数据量，典型的做法是写一个简单的Python脚本按行读取文件行，并处理它，向另一个文件写入。
二、如果我的数据是10GB呢
我买了个新笔记本，它有16GB的内存和256GB的SSD。如果你要载入一个10GB的CSV文件到Pandas，它占用的内存实际上是很小的——其结果是以数字类型的字符串保存的，如“17284832583”作为4字节货8字节的整数，或存储“284572452.2435723”字符串作为8字节的双精度浮点数。
最坏的情况是你或许不能把所有的数据都同时载入到内存中。
三、如果我的数据是100GB、500GB或1TB呢
买个2TB或4TB的硬盘，在桌面PC或服务器上安装一个Postgre来解决它。
四、Hadoop远远比不上SQL或Python脚本
在计算的表达方面，Hadoop弱于SQL，也弱于Python脚本。
SQL是一个很直接的查询语言，适合做业务分析，SQL的查询相当简单，而且还非常快——如果你的数据库使用了正确的索引，二级查询或多级查询另当别论。
Hadoop没有索引的概念，Hadoop只有全表扫描，Hadoop有高度泄露抽象——我花了很多时间来处理Java的内存错误、文件碎片以及集群竞争，这些时间远大于我花在数据分析上的时间。
如果你的数据并不是像SQL表那样的结构化数据（比如纯文本、JSON对象、二进制对象），通常是直接写一个小的Python脚本来按行处理你的数据。把数据存储于文件，处理每一个文件，等等。如果换成是Hadoop就很麻烦。
相比于SQL或Python脚本，Hadoop要慢的多。正确的使用索引后，SQL查询总是非快——PostgreSQL简单的查找索引，检索确切的键值。而Hadoop是全表扫描的，它会把整个表进行重新排序。通过把数据表分片到多台计算机上后，重排序是很快的。另一方面，处理二进制对象，Hadoop需要重复往返于命名节点，目的是查找和处理数据。这适合用Python脚本来实现。
五、我的数据超过了5TB
你应该考虑使用Hadoop，而无需做过多的选择。
使用Hadoop唯一的好处是可伸缩性非常好。如果你有一个包含了数TB数据的表，Hadoop有一个适合全表扫描的选项。如果你没有这样大数据量的表，那么你应该像躲避瘟疫那样避免使用Hadoop。这样使用传统的方法来解决问题会更轻松。
六、Hadoop是一个极好的工具
我并不讨厌Hadoop，当我用其它工具不能很好处理数据时我会选择Hadoop。另外，我推荐使用Scalding，不要使用Hive或Pig。Scalding支持使用Scala语言来编写Hadoop任务链，隐藏了其下的MapReduce。
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