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經常有用戶會問這個問題，你家的產品能處理多大數據量？似乎是這個值越大產品就越牛。
這個問題，其實沒多大意義。
能處理多大的數據量，還有個很關鍵的因素是期望的響應時間，在脫離這個因素單純談大數據產品的數據處理量，就不知道怎么回答了。
考慮只有單臺機器的簡單情況。如果是希望秒級響應的OLAP式匯總，那么GB級都是挺大的數據了，幾乎不可能有什么產品能處理TB級數據（除非有巨大內存）。而如果是數小時內完成的ETL運算，那么單臺機器處理TB級也不是多大的問題。于是就會發生這樣的現象：同一個產品能夠處理某些場合下的TB級數據，卻處理不了另一些場合下的GB級數據。
不過，討論一個大數據技術能支持的集群規模是意義的。
大集群和小集群的實現技術很不一樣，大集群需要有強容錯能力和統一的管理機制，而小集群則不需要；而把大集群技術用于小集群，又會造成很多資源的浪費。某種技術面向多大規模的集群，一般是在設計之初就確定了的，并不容易隨意改變。
確定了期望的響應時間，以及可能支持的集群規模，這時候再來問某項大數據技術能夠處理的數據量，才是個有意義的問題。
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