hadoop的缺点

最新推荐文章于 2024-06-11 10:01:38 发布
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文章标签： 大数据
原文链接：http://www.cnblogs.com/ggzhangxiaochao/p/9225205.html

Hadoop的限制

Hadoop只能执行批量处理，并且只以顺序方式访问数据。这意味着必须搜索整个数据集，即使是最简单的搜索工作。

转载于:https://www.cnblogs.com/ggzhangxiaochao/p/9225205.html

Spark和Hadoop优劣
大数据开发
08-24 3517
Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目。但是，在选择大数据框架时，企业不能因此就厚此薄彼。近日，著名大数据专家Bernard Marr在一篇文章(http://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2015/06/22/spark-or-hadoop-which-is-the-best-big-data-framework/)中分析了Spark和Had...
hadoop发行版本介绍 cdh和apache hadoop优缺点统计 cdh使用踩坑
weixin_43941899的博客
03-26 2368
发行版本的介绍 Cloudera 最成型的发行版本，拥有最多的部署案例。提供强大的部署、管理和监控工具。Cloudera开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。 Hortonworks 不拥有任何私有（非开源）修改地使用了100%开源Apache Hadoop的唯一提供商。Hortonworks是第一家使用了Apache HCatalog的元数据服务特性的提供商。并且，它们的Stin...
[hadoop] hadoop的优缺点总结
朱同学的博客
09-25 7108
hadoop有以下四个优点: 1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。 2）高扩展性：能在廉价机器组成的集群间分配任务数据，可方便的扩展数以干计的节点。 3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。 4）高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。 同时hadoop 1.x有以下三...
Hadoop的几个明显缺点
cooldatabase
03-16 1104
Hadoop的几个明显缺点如下： 1. 采用Java实现。Java的IO处理虽然没有性能瓶颈，但是对于CPU密集型的任务是一个噩耗。这点可以通过对比HBase和Hypertable两个开源的Bigtable实现来做初步的验证。 2. 开源项目。开源本身是一柄双刃剑，它方便了大多数人，但是对于一个有一定规模的公司，项目发展方向的把握，技术保密，技术支持等都是采用Hadoop这种开源项目必须考虑的...
关于Hadoop1.0的局限性与不足：
黄佳俊的博客
01-11 2702
1.抽象层次低 对于简单的功能，编写大量的代码。 2.表达能力有限 MR把复杂分布式编程工作高度抽象到两个函数上，即MAP与REDUCE上，实际生产环境上中有些不能只用简单的两个函数完成。 3.要管理作业间复杂的依赖关系 实际应用通常需要大量的job协作完成，job之间往往存在复杂的依赖关系。 4.迭代效率低 对于需要迭代的任务。需要反复读写HDFS文件中的数据，大大降低了迭代的效率 5.资源浪费 Reduce任务需要等到所有的MaP任务完成之后才开始。 6.实时性差 适用于离线批处.
hadoop的限制/不足
qq_41359358的博客
11-11 1500
Hadoop不足： 1.不适合低延迟数据访问 HDFS面向大规模数据批处理设计，采用流式数据处理，具有很高的数据吞吐率，但这也意味着有较高的延时。 2.不能够高效的存储小文件数据 Hadoop是基于HDFS文件存储系统，HDFS是采用块为基本单位存储数据，每个块大小为64KB（不确定现在多少），如果一个文件达不到64KB，也会存成一个独立的块。如果存在大量的小文件（假设都小于64KB）那么...
hadoop的优缺点
qq_38660987的博客
04-08 7121
这个问题，以下几篇文章回答的很好了！https://blog.youkuaiyun.com/qq_17043155/article/details/55107515http://www.raincent.com/content-85-6647-1.htmlhttps://wenda.so.com/q/1499212544211405?src=140https://blog.youkuaiyun.com/chang_ge/...
1. Spark与Hadoop对比（Hadoop缺点、Spark如何改进的、Spark优势、Spark能否取代Hadoop）
05-27
1. Hadoop缺点： - Hadoop中的MapReduce编程模型在处理迭代式和交互式应用时效率较低，因为它需要将数据写入磁盘并读回内存，导致性能瓶颈。 - Hadoop的数据存储和计算是分离的，需要将数据从HDFS中读入内存进行...
Hadoop技术优缺点详解
大数据基础入门教程
12-09 496
给大家介绍一下关于Hadoop技术的优缺点，目前我们正被数据包围，全球43亿部电话、20亿位互联网用户每秒都在不断地产生大量数据，人们发送短信给朋友、上传视频、用手机拍照、更新社交网站的信息、转发微博、点击广告等，使得机器产生和保留了越来越多的数据。数据的指数级增长对处于市场领导地位的互联网公司，如Facebook、谷歌、雅虎、亚马逊、腾讯等提出了挑战。它们需要对TB级别和PB级别的数据进行分析处...
大数据之Hadoop的特点是什么？有什么优缺点？有哪些发行版本？
最新发布
ningkangming的博客
06-11 2503
Hadoop 是一个开源的分布式存储和计算框架，由 Apache 软件基金会维护。Hadoop 的这些特点使其成为处理大规模数据集的理想选择，广泛应用于互联网、金融、医疗、科研等领域。
Hadoop的局限性
蔡先生的专栏
09-21 3172
1、抽象层次低，需要手工编写代码来完成，使用上难以上手； 2、只提供两个操作，Map和Reduce，表达力欠缺； 3、一个Job只有Map和Reduce两个阶段（Phase），复杂的计算需要大量的Job完成，Job之间的依赖关系是由开发者自己管理的； 4、处理逻辑隐藏在代码细节中，没有整体逻辑； 5、中间结果也放在HDFS文件系统中； 6、ReduceTask需要等待所有MapTask都完成后才可
Hadoop 特点 和缺点
qq_17043155的博客
02-14 1万+
一、 Hadoop 特点 1、支持超大文件 一般来说，HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。 2、检测和快速应对硬件故障 在集群环境中，硬件故障是常见性问题。因为有上千台服务器连在一起，故障率高，因此故障检测和自动恢复hdfs文件系统的一个设计目标。假设某一个datanode节点挂掉之后，因为数据备份，还可以从其他节点里找到。namenode通
Hadoop的优点和缺点有哪些？
热门推荐
大数据框架
05-03 3万+
说到大数据技术不得不提起Hadoop，它有哪些优缺点呢？ Hadoop的优点 1、Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。 2、Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。 3、Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性。 4、Hadoop能够自动保...
Hadoop的局限与不足
weixin_30642561的博客
07-29 323
转载于:https://www.cnblogs.com/fanweisheng/p/11263380.html
hadoop1.x的缺陷及hadoop2.x的诞生
wjq_15387296333的博客
07-10 2094
hadoop1.x的缺陷 Hadoop 1.0内核主要由两个分支组成：MapReduce和HDFS，众所周知，这两个系统的设计缺陷是单点故障，即MR的JobTracker和HDFS的NameNode两个核心服务均存在单点问题，该问题在很长时间内没有解决，这使得Hadoop在相当长时间内仅适合离线存储和离线计算。 令人欣慰的是，这些问题在Hadoop 2.0中得到了非常完整的解决。Had
Hadoop 1.x和Hadoop 2.x，Hadoop 1.x局限性和Hadoop 2.x YARN优点之间的区别
从零开始的教程世界
07-09 451
Before reading this post, please go through my previous posts to get some Basic knowledge about BigData Hadoop 1.x and 2.x. 在阅读本文之前，请浏览我以前的文章，以获取有关BigData Hadoop 1.x和2.x的一些基本知识。 BigData Hadoop 1.x Ar...
Hadoop 3的主要优缺点
大数据基础入门教程
01-10 2067
本文的目的是讨论Hadoop 3.0的优缺点。随着Hadoop 3.0中引入了许多更改，它已成为更好的产品。 Hadoop 3的主要优缺点 Hadoop旨在存储和管理大量数据。Hadoop有许多优点，例如，它是免费和开源的，易于使用的，其性能等。但是，另一方面，它也有一些缺点。因此，让我们开始探索Hadoop的主要优点和缺点。 Hadoop的优势 Hadoop易于使用，可扩展且具有成本效益...
大数据技术原理与应用——Hadoop 再探讨
linjiayina的博客
05-19 1655
大数据技术与应用——Hadoop 再探讨 9.1 Hadoop 的优化与发展 Hadoop 的局限和不足 1.抽象层次低。 2.表达能力有限。 3.开发者自己管理作业之间的依赖关系。 4.难以看到程序整体逻辑。 5.执行迭代操作效率低。 6.资源浪费。 7.实时性差。 Hadoop 的改进和提升 主要体现在两个方面： 一方面：Hadoop 自身两大核心组件，MapReduce 和 HDFS 的架构设计改进。 另一方面：Hadoop 生态系统其它组件的不断丰富，包括 Pig、Tez、Spark 和 Kafka
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