hadoop特點和缺點：1、支援超大檔案，一般來說，hdfs儲存的檔案可以支援tb和pb級別的資料。
2、檢測和快速應對硬體故障
在集群環境中，硬體故障是常見性問題。因為有上千臺伺服器連在一起，故障率高，因此故障檢測和自動恢復hdfs檔案系統的乙個設計目標。假設某乙個datanode節點掛掉之後，因為資料備份，還可以從其他節點裡找到。namenode通過心跳機制來檢測datanode是否還存在
3、流式資料訪問
hdfs的資料處理規模比較大，應用一次需要大量的資料，同時這些應用一般都是批量處理，而不是使用者互動式處理，應用程式能以流的形式訪問資料庫。主要的是資料的吞吐量，而不是訪問速度。訪問速度最終是要受制於網路和磁碟的速度，機器節點再多，也不能突破物理的侷限，hdfs不適合於低延遲的資料訪問，hdfs的是高吞吐量。
4、簡化的一致性模型
對於外部使用使用者，不需要了解hadoop底層細節，比如檔案的切塊，檔案的儲存，節點的管理。
乙個檔案儲存在hdfs上後，適合一次寫入，多次寫出的場景once-write-read-many。因為儲存在hdfs上的檔案都是超大檔案，當上傳完這個檔案到hadoop集群後，會進行檔案切塊，分發，複製等操作。如果檔案被修改，會導致重新出發這個過程，而這個過程耗時是最長的。所以在hadoop裡，不允許對上傳到hdfs上檔案做修改(隨機寫)，在2.0版本時可以在後面追加資料。但不建議。
5、高容錯性
資料自動儲存多個副本，副本丟失後自動恢復。可構建在廉價機上，實現線性(橫向)擴充套件，當集群增加新節點之後，namenode也可以感知，將資料分發和備份到相應的節點上。
6、商用硬體
hadoop並不需要執行在昂貴且高可靠的硬體上，它是設計執行在商用硬體的集群上的，因此至少對於龐大的集群來說，節點故障的機率還是非常高的。hdfs遇到上述故障時，被設計成能夠繼續執行且不讓使用者察覺到明顯的中斷。
二、hdfs缺點
1、不能做到低延遲
由於hadoop針對高資料吞吐量做了優化，犧牲了獲取資料的延遲，所以對於低延遲資料訪問，不適合hadoop，對於低延遲的訪問需求，hbase是更好的選擇，
2、不適合大量的小檔案儲存
由於namenode將檔案系統的元資料儲存在記憶體中，因此該檔案系統所能儲存的檔案總數受限於namenode的記憶體容量，根據經驗，每個檔案、目錄和資料塊的儲存資訊大約佔150位元組。因此，如果大量的小檔案儲存，每個小檔案會佔乙個資料塊，會使用大量的記憶體，有可能超過當前硬體的能力。
3、不適合多使用者寫入檔案，修改檔案
hadoop2.0雖然支援檔案的追加功能，但是還是不建議對hdfs上的 檔案進行修改，因為效率低。
對於上傳到hdfs上的檔案，不支援修改檔案，hdfs適合一次寫入，多次讀取的場景。
hdfs不支援多使用者同時執行寫操作，即同一時間，只能有乙個使用者執行寫操作。
Hadoop的特點與缺點
1 支援超大檔案，一般來說，hdfs 儲存的檔案可以支援 tb 和 pb 級別的資料。2 檢測和快速應對硬體故障 在集群環境中，硬體故障是常見性問題。因為有上千臺伺服器連在一起，故障率高，因此故障檢測和自動恢復 hdfs 檔案系統的乙個設計目標。假設某乙個 datanode 節點掛掉之後，因為資料備...
Hadoop的概述和特點
hadoop官網 一 hadoop概述 1 伺服器 節點 可以理解為我們的一台筆記本 台式電腦，在這裡可以認為是我們的一台虛擬機器 後面學習中，我們會把一台伺服器稱為乙個節點 乙個公司裡，會有很多伺服器。尤其是hadoop集群大到上千臺伺服器搭建成集群 2 機架負責存放伺服器的架子3 什麼是hado...
Hadoop中HDFS優缺點
1 資料自動儲存多個副本。它通過增加副本的形式，提高容錯性。2 某乙個副本丟失以後，它可以自動恢復，這是由 hdfs 內部機制實現的，我們不必關心。1 它是通過移動計算而不是移動資料。2 它會把資料位置暴露給計算框架。1 資料規模 能夠處理資料規模達到 gb tb 甚至pb級別的資料。2 檔案規模 ...