MapReduce 的缺点是什么? MapReduce 有很多优点。但我也想知道mapreduce的缺点。
我宁愿问什么时候mapreduce不是合适的选择?我认为如果您按预期使用它,您不会看到任何缺点。话虽如此,在某些情况下,mapreduce 不是一个合适的选择:
如果你还想的话,你可以把以上几点当作mapreduce的缺点:)
HTH
当您需要快速响应时。例如说
,如果可以将其保留在内存中,这将更加高效。我最初使用 MPI 部署算法,但当我扩大一些节点开始交换时,这就是我进行转换的原因。
。我正在读一本 hadoop 书(Hadoop in action),其中提到雅虎估计每个文件的元数据约为 600 字节。这意味着如果您有太多文件,您的 Namenode 可能会遇到问题。
,您必须使用java语言编写程序。例如,我从 C++ 进行了翻译。这有一些副作用,例如,与 C 相比,Java 的字符串开销很大。由于我的软件都是关于字符串的,所以这是某种缺点。
,只是一些初步评论。显然,您必须记住,它是面向“大数据”的,而这正是它发挥最佳性能的地方。还有很多其他的分发框架,各有自己的特点。 MapReduce 有一些缺点,
不适合实时计算和流计算
。它专为大型数据集的批处理而设计,这可能需要很长时间才能完成。