1.Hadoop能解决的问题必须是可以mapreduce的。一是问题可以拆分,二是子问题必须独立。比如斐波那契数列就不适合。
2.数据结构不满足key-value形式的。比如结构化的数据查询。
3.不适合处理大批量的小文件。namenode的局限性决定的,文件过小,namenode存储的元信息就会占用过大比例的空间,内存和磁盘开销巨大。
4.不适合需要及时响应的任务,高并发请求的任务。
1.Hadoop能解决的问题必须是可以mapreduce的。一是问题可以拆分,二是子问题必须独立。比如斐波那契数列就不适合。
2.数据结构不满足key-value形式的。比如结构化的数据查询。
3.不适合处理大批量的小文件。namenode的局限性决定的,文件过小,namenode存储的元信息就会占用过大比例的空间,内存和磁盘开销巨大。
4.不适合需要及时响应的任务,高并发请求的任务。