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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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