Hadoop設計的目的主要包括下面幾個方面，也就是所謂的適用場景：
1：超大文件
可以是幾百M，幾百T這個級別的文件。
2：流式數據訪問
Hadoop適用于一次寫入，多次讀取的場景，也就是數據復制進去之后，長時間在這些數據上進行分析。
3：商業硬件
也就是說大街上到處都能買到的那種硬件，這樣的硬件故障率較高，所以要有很好的容錯機制。
接下來說說不適用的場景：
1： 低延遲數據訪問
Hadoop設計的目的是大吞吐量，所以并沒有針對低延遲數據訪問做一些優化，如果要求低延遲， 可以看看Hbase。
2： 大量的小文件
由于NameNode把文件的MetaData存儲在內存中，所以大量的小文件會產生大量的MetaData。這樣的話百萬級別的文件數目還是可行的，再多的話就有問題了。
3： 多用戶寫入，任意修改
Hadoop現在還不支持多人寫入，任意修改的功能。也就是說每次寫入都會添加在文件末尾。
本文作者：佚名
來源：51CTO
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