1、不能做到低延迟:由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化,牺牲了获取数据的延迟,所以对于低延迟数据访问,不适合hadoop,对于低延迟的访问需求,HBase是更好的选择,
2、不适合大量的小文件存储:由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中,因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量,根据经验,每个文件、目录和数据块的存储信息大约占150字节。
3、不适合多用户写入文件,修改文件:Hadoop2.0虽然支持文件的追加功能,但是还是不建议对HDFS上的 文件进行修改,因为效率低。
4、对于上传到HDFS上的文件,不支持修改文件,HDFS适合一次写入,多次读取的场景。
5、HDFS不支持多用户同时执行写操作,即同一时间,只能有一个用户执行写操作。
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。