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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)hadoop MapReduce HDFS應(yīng)用場景有哪些，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
Hadoop從存儲上來說，是類似于冗余磁盤陣列(RAID)的存儲方式，將數(shù)據(jù)分散存儲并提供以提供吞吐量，它的存儲系統(tǒng)就是HDFS（Hadoop Distuibute Fils System）；從計算上來說，它通過MapReduce模型，將大數(shù)據(jù)的計算分發(fā)到多臺計算機(jī)上完成，再將結(jié)果合并，減少計算的時間。
Hadoop適合于：
1、超大數(shù)據(jù)的計算；
2、一次寫入、多次讀取的模式；
3、可以跑在普通的硬件上。
Hadoop不適合：
1、低延遲的數(shù)據(jù)訪問，它是為高數(shù)據(jù)吞吐量應(yīng)用優(yōu)化的；
若要處理一些用戶要求時間比較短的低延遲應(yīng)用請求，HDFS不適合。它是為了處理大型數(shù)據(jù)集分析任務(wù)的，主要是為達(dá)到高的數(shù)據(jù)吞吐量而設(shè)計的。這就可能要求以高延遲作為代價【以時間來換取空間】。目前補充的方案是：使用HBase,通過上層數(shù)據(jù)管理項目來盡可能彌補這個不足。
2、大量的小文件
Hadoop客戶端需要和namenode進(jìn)行交互，而namenode中存放的是datanode的文件屬性，且都是在內(nèi)存中，如果小文件過多，namenode是存放不了的；
3、多用戶寫入，任意修改文件。
Hadoop適合于一次計算，多次讀取的場景，如搜索引擎，只支持隨機(jī)讀取不支持隨機(jī)寫入，如Hadoop和Lucene的集成就不能夠直接集成，因為Lucene支持隨機(jī)寫入。
關(guān)于“hadoop MapReduce HDFS應(yīng)用場景有哪些”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。
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