Hadoop无法解决的问题是什么样的

Hadoop是一个分布式计算框架，它可以帮助用户处理海量数据，比如大规模的文本、图像和视频等。但是，Hadoop也有一些它无法解决的问题。

首先，Hadoop不能处理实时数据。Hadoop是一个批处理框架，它需要在任务开始之前准备好数据，因此它不能处理实时数据。如果你想处理实时数据，你可以使用流处理框架，比如Apache Spark或Apache Flink。

其次，Hadoop不适合处理小数据。Hadoop是一个分布式系统，它需要将数据分布到不同的节点上，这样才能实现高效的计算。但是，如果数据量很小，比如几百个字节，那么分布式系统就没有什么优势，甚至可能会变得更慢。因此，如果要处理小数据，最好使用单机计算框架，比如Apache Storm或Apache Samza。

此外，Hadoop也不适合处理高实时性的任务。Hadoop是一个批处理系统，它可以处理大量数据，但是它的处理速度相对较慢，不适合处理高实时性的任务。如果需要处理高实时性的任务，最好使用实时处理框架，比如Apache Storm或Apache Samza。

最后，Hadoop也不适合处理高度可变的数据。Hadoop是一个静态系统，它的数据结构是固定的，不能处理高度可变的数据。如果要处理高度可变的数据，最好使用动态系统，比如Apache HBase或Apache Cassandra。

总之，Hadoop是一个非常强大的分布式计算框架，它可以帮助用户处理海量数据，但是它也有一些它无法解决的问题，比如处理实时数据、处理小数据、处理高实时性的任务和处理高度可变的数据。因此，如果要处理这些问题，最好使用其他框架，比如Apache Spark、Apache Flink、Apache Storm和Apache Samza等。