Hadoop設(shè)計(jì)的目的主要包括下面幾個(gè)方面，也就是所謂的適用場景：

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1：超大文件

可以是幾百M(fèi)，幾百T這個(gè)級別的文件。

2：流式數(shù)據(jù)訪問

Hadoop適用于一次寫入，多次讀取的場景，也就是數(shù)據(jù)復(fù)制進(jìn)去之后，長時(shí)間在這些數(shù)據(jù)上進(jìn)行分析。

3：商業(yè)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(cuò)機(jī)制。

接下來說說不適用的場景：

1： 低延遲數(shù)據(jù)訪問

Hadoop設(shè)計(jì)的目的是大吞吐量，所以并沒有針對低延遲數(shù)據(jù)訪問做一些優(yōu)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(chǔ)在內(nèi)存中，所以大量的小文件會(huì)產(chǎn)生大量的MetaData。這樣的話***別的文件數(shù)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(xiàn)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(huì)添加在文件末尾。