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1、Hadoop 虽然强大，但不是万能的随着 Hadoop 应用的不断拓展，使很多人陷入了对它的盲目崇拜中，认为它能解决一切问 题。虽然 Hadoop 是一个伟大的分布式大型数据计算的框架，但 Hadoop 不是万能的。比如 在下面这几种场景就不适合使用 Hadoop：1、低延迟的数据访问Hadoop 并不适用于需要实时查询和低延迟的数据访问。数据库通过索引记录可以降低延迟 和快速响应，这一点单纯的用 Hadoop 是没有办法代替的。但是如果你真的想要取代一个实 时数据库，可以尝试一下HBase来实现数据库实时读写。2、结构化数据Hadoop不适用于结构化数据，却非常适用于半结构化和非结构化数据H
2、adoop和RDBMS 不同，一般采用分布式存储，因此在查询处理的时候将会面临延迟问题。3、数据量并不大的时候Hadoop 一般适用于多大的数据量呢？答案是：TB或者PB。当你的数据只有几十GB时， 使用Hadoop是没有任何好处的。按照企业的需求有选择性的的使用Hadoop，不要盲目追 随潮流。 Hadoop 很强大。但企业在使用 Hadoop 或者大数据之前，首先要明确自己的目标， 再确定是否选对了工具。4、大量的小文件小文件指的是那些size比HDFS的block size（默认64M）小得多的文件。如果在HDFS中 存储大量的小文件，每一个个文件对应一个block，那么就将要消耗nam
3、e node大量的内存 来保存这些block的信息。如果小文件规模再大一些，那么将会超出现阶段计算机硬件所能 满足的极限。5、太多的写入和文件更新HDFS是采用的一些多读方式。当有太多文件更新需求，Hadoop没有办法支持。6、MapReduce可能不是最好的选择MapReduce 是一个简单的并行编程模型。是大数据并行计算的利器，但很多的计算任务、 工作及算法从本质上来说就是不适合使用 MapReduce 框架的。如果你让数据共享在MapReduce,你可以这样做： 迭代：运行多个MapReduce jobs，前一个MapReduce的输出结果，作为下一 个 MapReduce 的输入。 共享状态信息：但不要分享信息在内存中，由于每个MapReduce的工作是在单个 JVM 上运行。
Hadoop不适用的场景
