hadoop2.0怎么解决hdfs局限性

hadoop2.0怎么解决hdfs局限性？

HDFS适用场景

海量数据存储： HDFS可横向扩展，其存储的文件可以支持PB级别或更高级别的数据存储。

高容错性：数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可构建在廉价的机器上，实现线性扩展。当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，进行负载均衡，将数据分发和备份数据均衡到新的节点上。

商用硬件：Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上。它是设计运行在商用硬件（廉价商业硬件）的集群上的。

大文件存储：HDFS采用数据块的方式存储数据，将数据物理切分成多个小的数据块。所以再大的数据，切分后，大数据变成了很多小数据。用户读取时，重新将多个小数据块拼接起来。

一次写入多次读取。HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。

正因为如此，HDFS 适合用来做大数据分析的底层存储服务，并不适合用来做.网盘等应用，因为，修改不方便，延迟大，网络开销大，成本太高。

HDFS不适用场景

不能做到低延迟数据访问：由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化，牺牲了获取数据的延迟，所以对于低延迟访问数据的业务需求不适合HDFS。

不适合大量的小文件存储 ：由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量。根据经验，每个文件、目录和数据块的存储信息大约占150字节。因此，如果有一百万个小文件，每个小文件都会占一个数据块，那至少需要300MB内存。如果是上亿级别的，就会超出当前硬件的能力。

修改文件：。HDFS适合一次写入，多次读取的场景。对于上传到HDFS上的文件，不支持修改文件。Hadoop2.0虽然支持了文件的追加功能，但不建议对HDFS上的文件进行修改。因为效率低下.

不支持用户的并行写：同一时间内，只能有一个用户执行写操作。