4.虚拟化会导致性能下降

Hadoop最初的设计只是运行实体服务器上，然而随着云计算发展，许多企业都希望能作为云数据中心提供服务。之所以虚拟化Hadoop，企业首先要考虑管理基础设施的扩展性，认识到扩展计算资源，比如虚拟 Hadoop节点在数据和计算分开时会对性能有所帮助，否则如果你关闭某个Hadoop节点将丢失上面的所有数据或者添加一个没有数据的空节点。

5.Hadoop只可以在数据中心运行

对于在SaaS云服务解决方案，许多云服务允许云端运行Hadoop、SQL，这无疑可以帮助企业省下数据中心建造投资的时间和金钱。特别是对于公有云情况下，Java开发者可以从Spring Data for Hadoop以及一些其它的GitHub用例中获益。

大数据复杂性

6.Hadoop对虚拟化无经济价值

Hadoop被很多人认为，尽管在商用服务器上运行，添加一个虚拟层在带来额外支出的同时并不会有额外的价值收益，但其实这个说法并没有考虑到数据和数据分析事实上都是动态的。虚拟化基础设施同样可以减少物理硬件数量，让CAPEX(资本支出)直接等于商用硬件成本，而通过自动以及高效利用共享基础设施同样可以减少OPEX(运营成本)。

7.Hadoop不能运行在SAN或NAS上

尽管Hadoop在本地磁盘上运行，对于中小型集群一样可以在一个共享的SAN环境下体现良好的性能表现，而高带宽比如10GB以太网、PoE以及iSCSI对性能同样有很好的支持。

由此，大数据成为行业追逐的热点，以上七大有关大数据“误解”问题的客观看待。如同不同项目需求不同，Hadoop是一个工具来帮助企业更好的应对大数据问题。无论是面对数据网格的GemFire ?或SQLFire，还是面向消息的RabbitMQ中间件，一个完整的SaaS解决方案如今比在Hadoop环境更容易实现。