2同行回答
大数据的处理一般设计单表某些字段的处理，或者多表的操作，在纯粹的单表而言，如果数据量是比较小的，那么hadoop的优势可能不会
表现的那么明显，但是如果数据量过亿甚至更多就不同了
传统的关系数据库搭建的集群如oracle rac集群，mysql集群，分布式数据库db2，greenplum，vertica等等，他们要么成本高，要么其实是个\"伪集群\"通过机器
间数据的相互备份之类(对等复制)或者数据表数据拆分(切分)等实现处理数据分离，但是并没有达到所说的分布式计算的意义
收起- 完全不赞同。根本不是数据量的问题，在结构化数据处理上，尤其是SQL可以实现的情况下，MPP架构RDBMS比HADOOP有明显开发简便性和性能优势。HADOOP的优势在于非结构化/半结构化数据处理，以及某些算法没法被SQL完善支持。什么叫做没达到分布式计算意义。
- ”MPP架构RDBMS比HADOOP有明显开发简便性和性能优势。“请问你用过db2吗，用过greenplum吗？他们的语法复杂度你能够知道吗？谈到性能，有几个大数据公司说是搭个oracle rac集群去搞大数据的，起码阿里，途牛，京东百度，腾讯都没有，难道这位兄弟是在国企不差钱的地方随便打个oracle集群，出了问题直接打电话给甲骨文？呵呵，另外你说的半结构化处理，尤其提醒一下，还有一种工具叫etl，仁兄可以上网搜索一下什么叫etl，呵呵，最后建议兄弟看一下分布式原理这本书。但愿我的回复对你的成长有好处。。。。