hadoop结构上的优缺点

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，其结构上的优缺点如下：

优点：
1. 可靠性：Hadoop采用了分布式存储和计算的方式，可以通过在多节点间备份数据来保障数据的安全，避免数据丢失的风险。
2. 高扩展性：Hadoop采用了分布式计算的方式，可以很容易地进行扩展，可以通过增加服务器节点的方式来提高计算能力。
3. 低成本：Hadoop使用普通的硬件组成集群，因此成本相对较低，可以用经济实惠的方式实现大规模数据处理。
4. 高效性：Hadoop采用了MapReduce计算模型，可以将大量的数据分成小块，交给不同的计算机并行处理，大大提高了处理效率。

缺点：
1. 数据访问效率不高：由于Hadoop基于分布式计算和存储，需要大量的数据传输，因此在数据访问效率方面存在一定的问题。
2. 实时性不强：由于Hadoop采用了分布式计算和存储，因此数据处理的实时性不如传统的关系型数据库。
3. 复杂性：Hadoop的安装和配置相对比较复杂，需要一定的技术水平和学习成本。

相关问题

mpp数据库与hadoop的优缺点

MPP数据库和Hadoop都是用于大数据处理的工具，它们各自有优缺点。

MPP数据库：

优点：
1. MPP数据库可以支持复杂的SQL查询，方便用户进行数据分析和处理。
2. MPP数据库的性能非常高，可以处理大规模的数据，并且支持高并发。
3. MPP数据库可以提供更加可靠的数据安全性和数据一致性。

缺点：
1. MPP数据库相比Hadoop需要更高的硬件成本，因为需要使用高性能的服务器和存储设备。
2. MPP数据库的扩展性相对较差，需要手动添加节点进行扩展。
3. MPP数据库的运维难度比较大，需要专业的DBA进行管理和维护。

Hadoop：

优点：
1. Hadoop是一种分布式计算框架，可以很好的处理大规模数据。
2. Hadoop数据存储方式灵活，可以存储结构化和非结构化数据。
3. Hadoop支持横向扩展，可以方便的增加节点来扩展集群。

缺点：
1. Hadoop对于复杂的SQL查询支持不够好，需要使用类SQL语言Hive进行查询。
2. Hadoop的性能相对MPP数据库较低，需要在高并发环境下处理数据时，需要更多的计算资源。
3. Hadoop的数据安全性和一致性相对较弱，需要进行额外的数据备份和恢复。

hadhoop从结构来讲有什么优缺点

Hadoop是一个分布式计算框架，其优缺点如下：

优点：
1. 可靠性：Hadoop采取了数据冗余和自动故障转移等多种机制，可以保证数据的可靠性和系统的可用性。
2. 可扩展性：Hadoop采用了分布式计算的方式，可以实现横向扩展，即通过增加节点来扩展集群的处理能力。
3. 高效性：Hadoop采用了MapReduce计算模型，可以有效地利用集群中的计算资源，提高处理效率。
4. 灵活性：Hadoop具有良好的适应性，可以处理各种类型和格式的数据，并支持多种编程语言和工具。

缺点：
1. 实时性欠佳：由于Hadoop采用了批处理的方式，无法满足高实时性的需求。
2. 复杂性高：Hadoop的配置和部署比较复杂，需要专业的人员进行操作和维护。
3. 存储开销大：Hadoop采用了数据冗余机制来保证数据可靠性，因此存储开销比较大。
4. 不适合小规模数据处理：Hadoop适合处理大规模数据，对于小规模数据处理效率低下。