为什么nosql解决方案（。。。例如，cassandra）可以处理和hdfs一样多的数据吗？
hdfs被设计用来存储大量数据并支持批处理模式（olap），而cassandra被设计用于在线事务用例（oltp）。
当前建议的服务器密度为1tb/节点（旋转磁盘）和3tb/节点（使用ssd）。
在Cassandra3.x系列中，存储引擎被重写以提高节点密度。此外，还有一些jira票证可以在将来提高服务器密度。
目前cassandra的服务器密度有一个限制，因为：
修理。对于最终一致的数据库，在出现故障时，必须进行修复才能重新同步数据。一台服务器上的数据越多，修复所需的时间就越长（更精确地计算merkle树，一种由摘要组成的二叉树）。但是修复问题主要是通过cassandra2.1中引入的增量修复来解决的
压实。对于lsm树数据结构，任何变异都会导致磁盘上出现新的写操作，因此必须进行压缩以除去不推荐使用的数据或已删除的数据。一个节点上的数据越多，压缩时间就越长。也有一些解决方案来解决这个问题，主要是新的datetieredcompactionstrategy，它有一些调优旋钮来在时间阈值之后停止压缩数据。很少有人在密度高达10tb/节点的生产环境中使用分层压缩
节点重建。假设有一个节点崩溃并完全丢失，您需要通过从其他副本流式传输数据来重建它。节点密度越高，重建节点所需的时间就越长
负荷分配。节点上的数据越多，平均负载就越大（高磁盘i/o和高cpu使用率）。这将极大地影响实时请求的节点延迟。对于需要10小时才能完成的批处理场景，100ms的差异可以忽略不计，而对于受严格sla约束的实时数据库/应用程序，100ms的差异是至关重要的