Hadoop可以帮助节省数据成本的主要方式包括：
数据冗余：Hadoop可以在多个节点上存储数据的多个副本，以确保数据的可靠性和冗余备份。这样可以避免数据丢失或损坏导致的额外成本。
垂直扩展：Hadoop可以在廉价的硬件上运行，而不需要高性能的服务器。这可以大大降低硬件成本，同时也减少了对昂贵专有硬件的需求。
数据压缩：Hadoop可以使用数据压缩技术来减小数据存储的空间需求，从而降低存储成本。
数据合并和清理：Hadoop可以帮助用户对数据进行合并和清理，从而减少数据存储成本。通过去除冗余数据和合并重复数据，可以降低存储需求。
数据归档：Hadoop可以帮助用户将不常用的数据归档到廉价的存储设备上，从而减少主存储成本。
总的来说，Hadoop通过其分布式、廉价、可扩展的特性，以及数据压缩和数据管理等技术手段，可以帮助用户节省数据成本。
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