비판 하는 둡! 전문가 들은 큰 데이터 어려운 연구

큰 데이터의 개념 오랜 우려 하고있다. 많은 사람들이 또한 생각 큰 데이터 대부분의 비즈니스 및 과학적 질문에 대답 합니다.

조사 결과 통계 (그림: paradigm4.com)

하지만 최신 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/32268.html "> 조사 결과 사람들의 심리적 기대와 일치 하지 않는 보여 줍니다." 거의 4 분의 3 과학자의 큰 데이터 그들의 연구 더 어려운 게, 데이터베이스에서 데이터 전문가 믿고 PARADIGM4.

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과학자의 40%는 그들은 새로운 종류를 관리 하는 시간을 낭비 하 고 데이터의 소스와 과학자의 36 %111 미국 과학자 들의 조사에 따르면 큰 데이터에서 필요한 답변을 얻을 하는 데 시간이 너무 오래 걸리는 생각 생각 합니다.

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조사는 111 과학자의 84 Hadoop, 그것은 너무 느리게, 너무 많은 노력 및 절차 또는 다른 제한 하는 과학자의 35%는 Hadoop 또는 다른 유사한 제품을 사용 하려고 시도를 포기 하도록 강요 했다 말의 비판을 표현 했다.

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데이터 처리의 큰 볼륨으로 인해 시간 및 기타 문제의 손실 불만을 발생합니다. 39%, 그것을 지원 하기 위해 너무 많은 프로그램 필요 그리고 37% 대용량 데이터에 대 한 대화형 쿼리 너무 느리다고 말했다. 그리고 사람들의 30% 생각 큰 데이터 실시간 분석을 위해 너무 느립니다.

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많은 단점에도 불구 하 고 대부분의 사람들이 아직도 생각 한다 큰 데이터 여전히 중요 한 역할을 재생할 수 있습니다. 응답자의 91%는 그들이 사용 또는 2 년에서 복잡 한 분석을 요구 하는 큰 데이터 도구를 사용 하도록 계획 했다.

전반적으로, 현재 큰 데이터 플랫폼은 완벽 한, 과학자는 대용량 데이터 분석의 도움으로, 그들의 자신의 손으로 빠른 결과 얻을 수 있습니다 믿습니다. 오늘날의 불 같은 큰 데이터 플랫폼에 대 한 외국 조사 데이터 표시 과학자 들은 현재 큰 데이터 분석에 대 한 낙관적, 심지어 오픈소스 Hadoop 제품 효율 또한 넣어 앞으로, 하지만 그것은 긍정 하는 가치가 큰 데이터로 미래와 핵심적인 역할을 담당할 것입니다.