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经常有用户会问这个问题，你家的产品能处理多大数据量？似乎是这个值越大产品就越牛。
这个问题，其实没多大意义。
能处理多大的数据量，还有个很关键的因素是期望的响应时间，在脱离这个因素单纯谈大数据产品的数据处理量，就不知道怎么回答了。
考虑只有单台机器的简单情况。如果是希望秒级响应的OLAP式汇总，那么GB级都是挺大的数据了，几乎不可能有什么产品能处理TB级数据（除非有巨大内存）。而如果是数小时内完成的ETL运算，那么单台机器处理TB级也不是多大的问题。于是就会发生这样的现象：同一个产品能够处理某些场合下的TB级数据，却处理不了另一些场合下的GB级数据。
不过，讨论一个大数据技术能支持的集群规模是意义的。
大集群和小集群的实现技术很不一样，大集群需要有强容错能力和统一的管理机制，而小集群则不需要；而把大集群技术用于小集群，又会造成很多资源的浪费。某种技术面向多大规模的集群，一般是在设计之初就确定了的，并不容易随意改变。
确定了期望的响应时间，以及可能支持的集群规模，这时候再来问某项大数据技术能够处理的数据量，才是个有意义的问题。