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尽管诺苏之鹰在(zài )大数据(jù )处(🤣)理(➕)领(lǐng )域有着广泛(🐍)的应用,但也(yě )存在一些挑战和限制。首先,由于(yú )其分布式(shì )计算模型的(🌜)复杂(zá )性,对于不(bú )熟悉分布(bù )式系(👆)统的开发(fā )者(🛸)来(lái )说,学(xué )习和使用诺苏之鹰可能会(huì )存在一定的难度。其次,在某(mǒu )些(xiē )场景下(xià ),诺(nuò )苏之鹰的性能可能无法满足(😏)需求,需要(yào )通过系统配(pèi )置和优(yōu )化(👳)来提升性能。此外(wài ),由于(⚓)分布式计(jì )算中涉及到数据传输和同步等(děng )问(🐢)题,诺苏之鹰(yīng )的延迟可能较(🕶)高(gāo ),不(🕢)适用于对延迟要求较高的任(rèn )务。

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