• Cơ chế Map Reduce (MR)chậm, khó l

• Cơ chế Map Reduce (MR)chậm, khó lập trình phân tán trên nhiều server. Mặc dù có Aggregation thay thế cho MapReduce để cải thiện về tốc độ tổng hợp dữ liệu nhưng vẫn còn đó nhiều lỗi phát sinh lien quan đến quản lý bộ nhớ chưa được khắc phục.
• Các phiên bản nâng cấp không tương thích ngược với các phiên bản trước đó. Dẫn đến nhiều khó khăn trong việc nâng cấp mã nguồn. Nhiều hàm sẽ bị loại bỏ và thay thế, ta khó có thể sử dụng lại được.
• Database không có schema hay rang buộc toàn vẹn, khiến cho dữ liệu có nhiều thông tin bị trùng lặp và không chính xác. Việc thực thi các phân tích số liệu dựa trên dữ liệu không toàn vẹn (invalid data) như thế này dẫn đến những sai sót không thể chấp nhận được.
• Không thể chuyển qua sử dụng công nghệ khác. Hệ thống đã chạy và phát triển được một thời gian dài nên không thể đập bỏ hết và làm lại từ đầu. Điều này lại khiến cho việc bảo trì hệ thống về lâu dài không được đảm bảo, khó khăn trong việc kế thừa hệ thống.

Kết quả (Anh) 2:

• Mechanisms MapReduce (MR) is slow, difficult programming distributed across multiple servers. Despite Aggregation alternative to MapReduce to improve the overall speed of data but still there arise many errors related to memory management is not fixed.
• The upgraded versions are not compatible with the the previous version. Leading to difficulties in the upgrade code. Many functions will be removed and replaced, one can hardly be reused.
• Database schema or no integrity constraints, making the data information, duplicate and inaccurate. The implementation of data analysis based on incomplete data (invalid data) as this leads to errors not acceptable.
• Can not switch to other technologies. The system has run and developed a long time so I can not knock off all and start over. This in turn makes the maintenance of the system in the long run can not be guaranteed, the difficulty of legacy systems.