在下面這幾種場景就不適合使用Hadoop：

1、低延遲的數(shù)據訪問

Hadoop并不適用于需要實時查詢和低延遲的數(shù)據訪問。數(shù)據庫通過索引記錄可以降低延遲和快速響應，這一點單純的用Hadoop是沒有辦法代替的。但是如果你真的想要取代一個實時數(shù)據庫，可以嘗試一下HBase來實現(xiàn)數(shù)據庫實時讀寫。

2、結構化數(shù)據

Hadoop不適用于結構化數(shù)據，卻非常適用于半結構化和非結構化數(shù)據。Hadoop和RDBMS不同，一般采用分布式存儲，因此在查詢處理的時候將會面臨延遲問題。

3、數(shù)據量并不大的時候

Hadoop一般適用于多大的數(shù)據量呢？答案是：TB 或者PB。當你的數(shù)據只有幾十GB時，使用Hadoop是沒有任何好處的。按照企業(yè)的需求有選擇性的的使用Hadoop，不要盲目追隨潮流。Hadoop很強大。但企業(yè)在使用Hadoop或者大數(shù)據之前，首先要明確自己的目標，再確定是否選對了工具。

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4、大量的小文件

小文件指的是那些size比HDFS的block size(默認64M)小得多的文件。如果在HDFS中存儲大量的小文件，每一個個文件對應一個block，那么就將要消耗namenode大量的內存來保存這些block的信息。如果小文件規(guī)模再大一些，那么將會超出現(xiàn)階段計算機硬件所能滿足的極限。

5、太多的寫入和文件更新

HDFS是采用的一些多讀方式。當有太多文件更新需求，Hadoop沒有辦法支持。

6、MapReduce可能不是***的選擇

MapReduce是一個簡單的并行編程模型。是大數(shù)據并行計算的利器，但很多的計算任務、工作及算法從本質上來說就是不適合使用MapReduce框架的。

如果你讓數(shù)據共享在MapReduce，你可以這樣做：

迭代：運行多個 MapReduce jobs ，前一個 MapReduce 的輸出結果，作為下一個 MapReduce 的輸入。

共享狀態(tài)信息：但不要分享信息在內存中，由于每個MapReduce的工作是在單個JVM上運行。

原文鏈接：http://www.36dsj.com/archives/5926