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Hadoop旨在存储和管理大量数据。Hadoop有许多优点，例如，它是免费和开源的，易于使用的，其性能等。但是，另一方面，它也有一些缺点。因此，让我们开始探索Hadoop的主要优点和缺点。
Hadoop易于使用，可扩展且具有成本效益。在这里，我们将讨论Hadoop的12大优势
1.各种数据源
Hadoop存储各种数据。数据可以来自各种来源，并且可以是结构化或非结构化的形式。Hadoop可以从各种数据中获取价值。Hadoop可以接受文本文件，XML文件，图像，CSV文件等中的数据。
2.高性价比
Hadoop是一种经济的解决方案，因为它使用集群来存储数据。而硬件是便宜的机器，因此将节点添加到框架的成本不是很高。在Hadoop 3.0中，只有50%的存储开销，而在Hadoop2.x中只有200%。由于冗余数据显着减少，因此需要较少的机器来存储数据。
3.表现
Hadoop及其分布式处理和分布式存储体系结构可高速处理大量数据。Hadoop甚至在2008年击败超级计算机成为最快的计算机。它将输入数据文件划分为多个块，并将数据存储在多个节点上的block块中。它还将用户提交的任务分为多个子任务，这些子任务分配给包含所需数据的这些工作节点，并且这些子任务并行运行，从而提高了性能。
4.容错
在Hadoop 3.0中，擦除编码提供了容错能力。例如，6个数据块通过使用擦除编码技术产生3个奇偶校验块，因此HDFS总共存储了这9个块。如果任何节点发生故障，可以使用这些奇偶校验块和其余数据块来恢复受影响的数据块。
5.高度可用
在Hadoop 2.x中，HDFS架构具有一个活动的NameNode和一个Standby NameNode，因此，如果NameNode发生故障，则我们可以依靠备用NameNode。但是Hadoop 3.0支持多个备用NameNode，从而使系统具有更高的可用性，因此如果两个或多个NameNode崩溃，它可以继续运行。
6.低网络流量
在Hadoop中，用户提交的每个作业都被分为多个独立的子任务，并且这些子任务被分配给数据节点，从而将少量代码移动到数据中，而不是将大量数据移动到代码中，从而导致低网络流量。
7.高通量
吞吐量是指单位时间内完成的工作。Hadoop以分布式方式存储数据，从而可以轻松地使用分布式处理。给定的作业分为多个小作业，这些作业并行处理数据块，从而提供高吞吐量。
8.开源
Hadoop是一种开源技术，即其源代码可免费获得。我们可以修改源代码以适合特定要求。
9.可扩展
Hadoop按照水平可伸缩性原理工作，即我们需要将整个计算机添加到节点群集中，而不要像添加RAM，磁盘等那样更改计算机的配置，这被称为垂直可伸缩性。可以将节点动态添加到Hadoop集群，使其成为可扩展的框架。
10.易于使用
Hadoop框架提供分布式编程模型，MapReduce的程序员只需按固定的模板编写分布式计算程序，而不需要关心他们如何实现分布式处理，它是在后台自动完成。
11.相容性
大数据的大多数新兴技术都与Hadoop兼容，例如Spark，Flink等。它们具有在Hadoop上作为后端工作的处理引擎，即我们将Hadoop用作它们的数据存储平台。
12.支持多种语言
开发人员可以在Hadoop上使用多种语言(例如C，C ++，Perl，Python，Ruby和Groovy)进行编码。
1.小文件问题
Hadoop适用于处理相对较大的文件，但是涉及到处理大量小文件的时(小文件比Hadoop的块大小小得多的文件，默认情况下，该块大小可以为128MB或256MB)，Hadoop效率不高。这些大量的小文件使Namenode过载，因为Namenode存储了系统的名称空间，并使Hadoop难以运行。
2.天生脆弱
Hadoop用Java编写，Java是一种广泛使用的编程语言，因此它容易被网络犯罪分子利用，这使得Hadoop容易受到安全漏洞的攻击。
3.处理费用
在Hadoop中，数据是从磁盘读取并写入磁盘的，这在我们处理兆兆字节和PB级数据时使读/写操作非常昂贵。Hadoop无法执行内存中计算，因此会增加处理开销。
4.仅支持批处理
Hadoop的核心是一个批处理引擎，该引擎在流处理方面效率不高。它不能以低延迟实时生成输出。它仅适用于我们在处理之前预先收集并存储在文件中的数据。
5.迭代处理
Hadoop本身无法进行迭代处理。机器学习 或迭代处理具有周期性的数据流，而Hadoop的数据是在多个阶段链中流动的，其中一个阶段的输出成为另一阶段的输入。
6.安全性
为了安全起见，Hadoop使用难以管理的Kerberos身份验证。它缺少存储和网络级别的加密，这是一个主要问题。
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