왜 큰 데이터를 처리하려면 전문적인 기술이 필요한데, 이전의 기술은 이미 적용되지 않았습니까?

기존 데이터 처리 방법의 단점: 기존 데이터 수집 소스는 단일이며 저장, 관리 및 분석된 데이터의 양이 상대적으로 적기 때문에 대부분 관계형 데이터베이스 Q 및 병렬 데이터 웨어하우스를 통해 처리할 수 있습니다. 기존의 병렬 데이터베이스 기술은 병렬 컴퓨팅을 통해 데이터 처리 속도를 높이는 데 있어 높은 일관성과 내결함성을 추구합니다. CAP 이론에 따르면 가용성과 확장성을 보장하기가 어렵습니다. 기존의 데이터 처리 방식은 프로세서 중심이지만 대규모 데이터 환경에서는 데이터 이동 오버헤드를 줄이기 위해 데이터 중심 모델이 필요합니다. 따라서 기존의 데이터 처리 방식은 더 이상 큰 데이터의 요구를 충족시킬 수 없습니다!