作者:禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Hadoop 是 Apache 基金会于 2007 年推出的开源分布式计算框架。它是一个通用计算平台,可用于存储、处理和分析大量的数据集。它是一个分布式文件系统(HDFS),一个资源管理器(YARN),和一些常用的组件如 MapReduce、Hive 和 Pig。在数据量达到海量或者规模不断扩大的情况下,传统的数据处理方式已无法满足需求。Hadoop 自身具备了非常强大的处理能力,可以将复杂任务分布到多台服务器上并行运行。
随着 HDFS 的普及以及各种大数据处理工具的出现,越来越多的人开始使用 Hadoop 来进行大数据处理。然而,由于其分布式特性,Hadoop 在实际应用中仍存在诸多缺陷。比如:
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大数据集处理速度慢
在 HDFS 中存储的数据块分布在多个节点上,需要从不同节点读取才能组成完整的数据集。对于海量的数据集来说,每次读取的时间可能长达数十秒甚至几分钟。
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数据处理容错率低
当某个节点出现故障时,整个集群的服务不可用。另外,当某些节点的数据丢失或损坏时,也会影响数据的可用性。
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大数据集的规模受限
在传统的单机系统中,内存大小决定了数据集的处理容量;而在 Hadoop 中则没有这样的限制。
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管理复杂
Hadoop 系统本身包括多个组件,每个组件都有相应的配置参数,且组件间相互依赖。系统调优往往要耗费大量的人力物力。
此外,由于各个组件的架构不同,难以统一管理,因此无法实现统一的集群管理、监控、日志采集等功能。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-714892.html
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