[hadoop] hadoop的优缺点总结

hadoop有以下四个优点:

1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。

2）高扩展性：能在廉价机器组成的集群间分配任务数据，可方便的扩展数以干计的节点。

3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。

4）高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。

同时hadoop 1.x有以下三个缺点:

1）不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。

2）无法高效的对大量小文件进行存储。

（1）存储大量小文件的话，它会占用NamelNode大量的内存来存储文件目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的；

（2）小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。

3）不支持并发写入、文件随机修改。IHDFS

（1）一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写；

（2）仅支持数据append（追加），不支持文件的随机修改。

在hadoop2.x的时候更新了新特性

小文件存档

HDFS存档文件或HAR文件，是一个更高效的文件存档工具，它将文件存入HDFS块，在减少NameNode内存使用的同时，允许对文件进行透明的访问。具体说来，HDFS存档文件对内还是一个一个独立文件，对NameNode而言却是一个整体，减少了NameNode的内存。

这个新特性在一定程度上解决了hdfs存储小文件的问题,但是仍然不建议在hdfs中存储大量小文件.