Hadoop不足：

1.不適合低延遲數據訪問

HDFS面向大規模數據批處理設計，采用流式數據處理，具有很高的數據吞吐率，但這也意味著有較高的延時。

2.不能夠高效的存儲小文件數據

Hadoop是基于HDFS文件存儲系統，HDFS是采用塊為基本單位存儲數據，每個塊大小為64KB（不確定現在多少），如果一個文件達不到64KB，也會存成一個獨立的塊。如果存在大量的小文件（假設都小于64KB）那么會造成每個塊都無法存儲滿，造成大量的空間浪費。

HDFS是采用主從節點架構。集群中只設置一個主節點(可能有備份主節點)，可由很多個從節點。主節點負責集群管理，資源配置，作業調度等。從節點負責數據的存儲與讀取。HDFS采用主節點管理元數據，元數據被保存在內存中，從而使得客戶端可以快速查詢到數據塊位置，數據塊號。然后再在從節點讀寫數據。如果存在大量小文件，則會使得在主節點查詢效率降低。導致主節點效率下降。

3.不支持用戶寫入并修改文件

Hadoop現在還不支持多人寫入，任意修改的功能。只允許一個文件有一個寫入者，不允許多個用戶堆同一文件執行寫操作，而且只允許對文件進行追加，也就是說每次寫入都會添加在文件末尾（區分關系型數據庫的特點）。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的hadoop的限制/不足的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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