1.0 版本：
HDFS 优点：
1.处理超大数据
2.流式处理
3.可以运行在廉价的商用服务器上
HDFS 缺点：
1.不适合低延迟数据访问（HBase 可以解决，HBase的口号是 goes real time（即时得到））
2.不适合存储大量小文件数据
3.不支持多用户同时操作同一个文件
参考：
http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/28/2520813.html
younglibin
- 浏览: 1210887 次
- 性别:
- 来自: 北京
-
最新评论
-
pjwqq：
“子类对象”都拥有了“父类对象的一个实例的引用”我晕,应该是“ ...
java继承--父类属性的存放位置 -
gwgyk：
关于楼主最后的问题，我想可能是这样：InputFormat默认 ...
eclipse 运行hadoop wordcount -
fanjf：
上述7点基本具备，可惜现在因为项目需要，做管理方面工作！
如何判断自己是否具有成为一名优秀程序员的潜质 -
摸爬滚打NO1：
链接已经失效
Eclipse添加JSEclipse 插件（js插件） -
younglibin：
看了以上7条， 自己 也不知道是否能够对上， 感觉没一点都有那 ...
如何判断自己是否具有成为一名优秀程序员的潜质
相关推荐
### HDFS的缺点 #### 不适合小文件存储 1. **元数据开销问题**：对于大量的小文件，它们会占用NameNode大量的内存空间用于存储元数据信息，这会导致性能下降。例如，如果有一个1GB的文件被分成许多100KB的小文件，...
大数据技术之Hadoop(HDFS) Hadoop是Apache开源组织中的一個大数据处理项目，HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目中的分布式文件系统...HDFS的组成架构、优缺点、文件块大小等都是HDFS的重要知识点。
**1.2 HDFS优缺点** - **优点**： - 高容错性：HDFS通过在多个DataNode上复制数据块的方式保证数据的可靠性和可用性。 - 可扩展性强：可以轻松地添加更多的DataNode来扩大存储容量。 - 大数据支持：特别适合存储...
**1.2 HDFS优缺点** - **优点** - 高容错性：通过数据复制机制来保证数据的可靠性。 - 高吞吐量：适合大数据的批量处理。 - 易于扩展：支持线性扩展，可以轻松添加更多的节点。 - 简单模型：使用主从架构，简化...
**1.2 HDFS优缺点** 优点： 1) 高容错性：HDFS通过数据冗余备份实现容错，当某个副本丢失时，系统可以自动恢复。 2) 处理大数据的能力：能处理GB、TB乃至PB级别的数据，以及百万数量级以上的文件。 3) 可靠性与成本...
2. **HDFS优缺点** - **优点** - **高容错性**：通过数据副本机制，自动保存多个副本，当某个副本丢失时可以自动恢复。 - **处理大数据能力**：能处理GB、TB乃至PB级别的大文件和百万数量级以上的文件。 - **...
此图包含内容：HDFS结构/HDFS运行机制、HDFS优缺点、HDFS架构、HDFS数据存储单元(block)、HDFS设计思想、SNN合并流程、Block的副本放置策略、HDFS读流程、HDFS写流程、HDFS文件权限与安全模式，需要使用viso工具打开...
2. **HDFS优缺点** 优点包括：高容错性、可扩展性、高吞吐量的数据访问以及对大规模数据的处理能力。缺点则包括：低延迟数据访问不理想、不支持大量的小文件存储，以及对数据更新操作效率较低。 3. **HDFS组成架构...
2. HDFS优缺点 （1）优点： - 高容错性：通过数据冗余，确保即使部分节点故障，数据也能被恢复。 - 扩展性强：可以轻松添加更多硬件资源来扩大存储和处理能力。 - 高性能：适合大规模并行处理，适合大数据的批量...
21. HDFS优缺点：HDFS（Hadoop Distributed File System）适合大数据处理，有高容错性，但不擅长低延迟数据访问和小文件存取。 22. 服务器虚拟化技术：包括x86服务器虚拟化、小型机分区技术、VDI技术，但虚拟SAN...
星环大数据平台HDFS的优缺点都非常明显。它的优点包括高容错性、高可用性、能够横向线性扩展、适合存储海量数据集，构建成本低且运行稳定。HDFS非常适用于大规模的离线批处理作业，支持大量数据的流式访问。然而，...
"Hadoop技术-HDFS简介" Hadoop技术是当前大数据处理的主要解决方案之一，而HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop技术的核心组件之...了解HDFS的优缺点和设计目标对于使用HDFS进行大数据处理具有重要意义。
3. HDFS分布式存储系统的优缺点： HDFS是一个高度容错性的系统，适合在廉价硬件上运行，并能提供高吞吐量的数据访问，非常适合用来存储大量数据。但HDFS的缺点在于它对小文件的支持不佳，以及元数据管理上的局限性。...
HDFS优缺点 2.1 优点 2.1.1 高容错 （1）数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。 （2）某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。 2.1.2 适合处理大数据 （1）数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB...
e) GFS, HDFS, ClusterFS, Lustre：成熟稳定，处理大文件出色，但部署复杂，不适合小文件存储。 f) Ceph：PB级别的分布式文件系统，但稳定性不足，适合小文件存储。 g) GridFS：基于MongoDB，具有其所有优点，但...
2. **HDFS的优缺点** - **优点** - **高容错性**：通过自动保存多个副本，当某个副本丢失时可以自动恢复，增强了系统的稳定性。 - **处理大数据能力**：HDFS可以处理GB、TB乃至PB级别的大数据，且能处理百万数量...