小編給大家分享一下Hadoop中HDFS優(yōu)缺點有哪些，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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HDFS的優(yōu)點：

        1、處理超大文件

                這里的超大文件通常是指百MB、甚至數(shù)百TB大小的文件。目前在實際應用中，HDFS已經(jīng)能用來存儲管理PB級的數(shù)據(jù)了。

        2、流式的訪問數(shù)據(jù)

                HDFS的設(shè)計建立在“一次寫入、多次讀寫”任務的基礎(chǔ)上。這意味著一個數(shù)據(jù)集一旦由數(shù)據(jù)源生成，就會被復制分發(fā)到不同的存儲節(jié)點中，然后響應各種各樣的數(shù)據(jù)分析任務請求。在多數(shù)情況下，分析任務都會涉及數(shù)據(jù)集中的大部分數(shù)據(jù)，也就是說，對HDFS來說，請求讀取整個數(shù)據(jù)集要比讀取一條記錄更加高效。

        3、運行于廉價的商用機器集群上

                Hadoop設(shè)計對應急需求比較低，只須運行在低廉的商用硬件集群上，而無需在昂貴的高可用性機器上。廉價的商用機也就意味著大型集群中出現(xiàn)節(jié)點故障情況的概率非常高。HDFS遇到了上述故障時，被設(shè)計成能夠繼續(xù)運行且不讓用戶察覺到明顯的中斷。

HDFS的缺點：

        1、不適合低延遲數(shù)據(jù)訪問

                如果要處理一些用戶要求時間比較短的低延遲應用請求，則HDFS不適合。HDFS是為了處理大型數(shù)據(jù)集分析任務的，主要是為達到高的數(shù)據(jù)吞吐量而設(shè)計的，這就可能要求以高延遲作為代價。

                改進策略：

                        對于那些有低延時要求的應用程序，HBase是一個更好的選擇，通過上層數(shù)據(jù)管理項目盡可能地彌補這個不足。在性能上有了很大的提升，它的口號是goes real time。使用緩存或多個master設(shè)計可以降低Clinet的數(shù)據(jù)請求壓力，以減少延時。

        2、無法高效存儲大量的小文件

                因為NameNode把文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)放置在內(nèi)存中，所有文件系統(tǒng)所能容納的文件數(shù)目是由NameNode的內(nèi)存大小來決定。還有一個問題就是，因為MapTask的數(shù)量是由Splits來決定的，所以用MR處理大量的小文件時，就會產(chǎn)生過多的MapTask，線程管理開銷將會增加作業(yè)時間。當Hadoop處理很多小文件(文件大小小于HDFS中Block大小)的時候，由于FileInputFormat不會對小文件進行劃分，所以每一個小文件都會被當做一個Split并分配一個Map任務，導致效率底下。

                例如：一個1G的文件，會被劃分成16個64MB的Split，并分配16個Map任務處理，而10000個100Kb的文件會被10000個Map任務處理。

                改進策略：

                        要想讓HDFS能處理好小文件，有不少方法。利用SequenceFile、MapFile、Har等方式歸檔小文件，這個方法的原理就是把小文件歸檔起來管理，HBase就是基于此的。

        3、不支持多用戶寫入及任意修改文件

                在HDFS的一個文件中只有一個寫入者，而且寫操作只能在文件末尾完成，即只能執(zhí)行追加操作，目前HDFS還不支持多個用戶對同一文件的寫操作，以及在文件任意位置進行修改。

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