一、HDFS缺點(diǎn)：

1、不能做到低延遲：由于hadoop針對(duì)高數(shù)據(jù)吞吐量做了優(yōu)化，犧牲了獲取數(shù)據(jù)的延遲，所以對(duì)于低延遲數(shù)據(jù)訪問，不適合hadoop，對(duì)于低延遲的訪問需求，HBase是更好的選擇，

2、不適合大量的小文件存儲(chǔ)：由于namenode將文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，因此該文件系統(tǒng)所能存儲(chǔ)的文件總數(shù)受限于namenode的內(nèi)存容量，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，每個(gè)文件、目錄和數(shù)據(jù)塊的存儲(chǔ)信息大約占150字節(jié)。

3、不適合多用戶寫入文件，修改文件：Hadoop2.0雖然支持文件的追加功能，但是還是不建議對(duì)HDFS上的 文件進(jìn)行修改，因?yàn)樾实汀?/p>

4、對(duì)于上傳到HDFS上的文件，不支持修改文件，HDFS適合一次寫入，多次讀取的場景。

5、HDFS不支持多用戶同時(shí)執(zhí)行寫操作，即同一時(shí)間，只能有一個(gè)用戶執(zhí)行寫操作。

二、HDFS優(yōu)點(diǎn)：

1、高可靠性。Hadoop按位存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。

2、高擴(kuò)展性。Hadoop是在可用的計(jì)算機(jī)集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計(jì)算任務(wù)的，這些集簇可以方便地?cái)U(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)中。

3、高效性。Hadoop能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù)，并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡，因此處理速度非?？臁?/p>

4、高容錯(cuò)性。Hadoop能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。

5、低成本。與一體機(jī)、商用數(shù)據(jù)倉庫以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數(shù)據(jù)集市相比，hadoop是開源的，項(xiàng)目的軟件成本因此會(huì)大大降低。

6、Hadoop帶有用Java語言編寫的框架，因此運(yùn)行在 Linux 生產(chǎn)平臺(tái)上是非常理想的。Hadoop 上的應(yīng)用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。

一、 Hadoop 特點(diǎn)

1、支持超大文件：一般來說，HDFS存儲(chǔ)的文件可以支持TB和PB級(jí)別的數(shù)據(jù)。

2、檢測和快速應(yīng)對(duì)硬件故障：在集群環(huán)境中，硬件故障是常見性問題。因?yàn)橛猩锨_(tái)服務(wù)器連在一起，故障率高，因此故障檢測和自動(dòng)恢復(fù)hdfs文件系統(tǒng)的一個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo)。

3、流式數(shù)據(jù)訪問：HDFS的數(shù)據(jù)處理規(guī)模比較大，應(yīng)用一次需要大量的數(shù)據(jù)，同時(shí)這些應(yīng)用一般都是批量處理，而不是用戶交互式處理，應(yīng)用程序能以流的形式訪問數(shù)據(jù)庫。

4、簡化的一致性模型：對(duì)于外部使用用戶，不需要了解hadoop底層細(xì)節(jié)，比如文件的切塊，文件的存儲(chǔ)，節(jié)點(diǎn)的管理。

5、高容錯(cuò)性：數(shù)據(jù)自動(dòng)保存多個(gè)副本，副本丟失后自動(dòng)恢復(fù)。可構(gòu)建在廉價(jià)機(jī)上，實(shí)現(xiàn)線性（橫向）擴(kuò)展，當(dāng)集群增加新節(jié)點(diǎn)之后，namenode也可以感知，將數(shù)據(jù)分發(fā)和備份到相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)上。

6、商用硬件：Hadoop并不需要運(yùn)行在昂貴且高可靠的硬件上，它是設(shè)計(jì)運(yùn)行在商用硬件的集群上的，因此至少對(duì)于龐大的集群來說，節(jié)點(diǎn)故障的幾率還是非常高的。HDFS遇到上述故障時(shí)，被設(shè)計(jì)成能夠繼續(xù)運(yùn)行且不讓用戶察覺到明顯的中斷。