Makale, "Büyük Veri" araçlarının her zaman en iyi çözüm olmadığını ve standart komut satırı araçlarının belirli veri işleme görevlerinde Hadoop gibi sistemlerden çok daha üstün performans gösterebileceğini savunuyor. Yazar, 1.75 GB boyutunda, yaklaşık 2 milyon satranç oyunu verisini işleyerek bir deney yapıyor. Bu veriyi Amazon Elastic Map Reduce (EMR) ve mrjob kullanarak Hadoop kümesinde işlemek 26 dakika sürerken, kendi dizüstü bilgisayarında basit komut satırı araçlarıyla aynı işlemi sadece 12 saniyede tamamlıyor. Bu, komut satırı yaklaşımının Hadoop'tan 235 kat daha hızlı olduğunu gösteriyor.
Yazar, bu hız farkının temel nedenini, komut satırı araçlarının akış işleme (stream processing) yeteneğine bağlıyor. Kabuk komutları kullanılarak oluşturulan bir veri hattı, tüm işleme adımlarının paralel olarak yapılmasını sağlar ve yerel bir makinede adeta kendi "Storm kümenizi" oluşturmuş gibi çalışır. Bu yaklaşım, verilerin tamamını belleğe yüklemek yerine, veriyi parça parça işleyerek çok daha az bellek tüketir ve bu da özellikle büyük veri setlerinde bile performansı artırır. Modern "Büyük Veri" araçlarının aksine, basit komutlarla oluşturulan bu akış işleme hattı, olağanüstü performans sunabilir.
Makale, Tom Hayden'ın satranç verilerini işleme projesinden yola çıkarak, çoğu zaman "Büyük Veri" etiketli araçların gereğinden fazla kullanıldığını ve daha basit, daha verimli yöntemlerin göz ardı edildiğini vurguluyor. Özellikle standart kabuk araçlarının veri işleme için ne kadar etkili ve az kullanılan bir yaklaşım olduğunu belirtiyor. Bu yöntem, sadece hız açısından değil, aynı zamanda bellek kullanımı açısından da önemli avantajlar sunarak, karmaşık altyapılara ihtiyaç duymadan veri analizi yapmanın mümkün olduğunu gösteriyor.
"Büyük Veri" araçlarının her zaman en iyi çözüm olmadığını, basit komut satırı araçlarının belirli senaryolarda çok daha hızlı ve verimli olabileceğini göstererek veri işleme yaklaşımlarını sorgulatıyor.