尽管诺苏之鹰(🕡)(yīng )在大数据(jù )处理领域有着广泛的应用(🌿),但也存在一(🍯)些挑(📧)战和限制(zhì )。首(🗨)先,由于(yú )其分布式计算模型(xíng )的复杂性,对(duì )于不熟悉分布式系统的开发者来说(shuō ),学(xué )习和使用诺苏之鹰(yīng )可(kě )能会存在一定的(de )难度。其(😚)(qí )次,在某(mǒu )些场景下,诺(nuò )苏之鹰的性能可能无法满足需(🤨)求,需要通(tōng )过系统(tǒng )配置(🤥)和优化来提升(shēng )性能(👮)。此外,由于分(fèn )布式计算中(⛅)涉及到数据传输和同步等问题,诺苏(sū )之鹰的延迟(chí )可(kě )能较高(gāo ),不适用(yòng )于对延迟要(yào )求(🤦)较(jiào )高的任务。
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