许多公司的数据增长都是按年算的。这种情况下，你的数据增长速度其实并不快；所以这里建议考虑归档和清除选项，而不是直接的奔往Hadoop。
如何减少需处理的数据
如果你确实有非常大体积的数据，你可以考虑通过以下的途径将数据缩减到非常适合管理的体积，以下的几个选项已经过产业几十年考验。
考虑归档
数据存档是对过期的数据进行分开存储，当然存储的时间根据实际需求制定。这需要对数据以及应用程序对数据的使用情况，有非常充分的了解。比如电子商务公司的大数据处理只将3个月内的数据存入活跃数据库，而旧订单则被存入单独的存储。
这个途径同样可以运用于你的数据仓库。当然你可以存储更多的近期数据用于报告和查询，使用频度少的数据可以被存入单独的存储设备。
考虑清除数据
有时候我们一直忙于收集数据而不清楚究竟需要保存多少数据，如果你存储了非常多用不到的数据，那么这将毫无疑问的降低你有效数据的处理速度。弄清你的业务需求并且审查数据是否可以被删除，从中分析出你需要储存数据的类型，这不仅会节省你的存储空间，同样会提升有效数据的分析速度。