Какие преимущества и недостатки имеет распределенное хранение данных в Hadoop?

Некоторые преимущества распределённого хранения данных в Hadoop:

• Масштабируемость. blog.skillfactory.ru skillbox.ru Можно легко расширять кластер, добавляя новые узлы, что позволяет обрабатывать огромные объёмы данных. blog.skillfactory.ru
• Универсальность. blog.skillfactory.ru Экосистема Hadoop способна работать с разнообразными типами данных — от структурированных до неструктурированных. blog.skillfactory.ru
• Экономичность. blog.skillfactory.ru Hadoop основан на общедоступном оборудовании, что делает его выгодным в сравнении с традиционными методами обработки больших данных. blog.skillfactory.ru
• Отказоустойчивость. blog.skillfactory.ru Система автоматически восстанавливает данные после сбоев, что обеспечивает надёжность и устойчивость работы. blog.skillfactory.ru
• Работа в формате потока данных. skillbox.ru Обработка данных может идти в режиме реального времени в процессе их получения, что ускоряет работу. skillbox.ru

Некоторые недостатки распределённого хранения данных в Hadoop:

• Сложность настройки и управления. blog.skillfactory.ru Развёртывание и настройка Hadoop-кластера может быть сложной задачей для неподготовленных специалистов. blog.skillfactory.ru
• Сложность программирования. blog.skillfactory.ru Написание задач на MapReduce или других компонентах требует понимания и работы с Java или другими языками программирования. blog.skillfactory.ru
• Латентность и производительность. blog.skillfactory.ru Hadoop может иметь высокую задержку при обработке данных, что делает его менее подходящим для задач, требующих низкой задержки. blog.skillfactory.ru
• Неэффективность для небольших данных. blog.skillfactory.ru Hadoop предназначен для работы с большими объёмами данных, для небольших объёмов данных использование может быть неэффективным. blog.skillfactory.ru
• Сложности с безопасностью. blog.skillfactory.ru Первоначальные версии Hadoop имели ограниченные механизмы безопасности, и настройка безопасности в Hadoop-кластере остаётся сложной задачей. blog.skillfactory.ru
• Сложность обработки структурированных данных. blog.skillfactory.ru Hadoop был разработан прежде всего для работы с полуструктурированными и неструктурированными данными, обработка структурированных данных может потребовать дополнительных усилий и инструментов. blog.skillfactory.ru
• Ограниченная поддержка для реального времени. blog.skillfactory.ru Возможности Hadoop в обработке данных в режиме реального времени ограничены. blog.skillfactory.ru