hadoop的缺点有哪些

1. 复杂性：Hadoop是一个庞大且复杂的框架，需要深入的了解和专业的技能来正确地配置和管理。

2. 存储效率：Hadoop使用三份数据备份来确保数据的可靠性，这会导致存储空间的浪费。

3. 可靠性：由于Hadoop采用了分布式架构，所以在节点故障时可能会导致数据丢失或延迟。

4. 性能：Hadoop在处理大规模数据时效率很高，但对于小规模数据处理可能会存在性能瓶颈。

5. 学习曲线：由于Hadoop的复杂性和技术要求较高，学习曲线相对较陡，需要花费相当多的时间和精力来掌握。

声明：本文内容由网友自发贡献，本站不承担相应法律责任。对本内容有异议或投诉，请联系2913721942#qq.com核实处理，我们将尽快回复您，谢谢合作！