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尽管诺苏之鹰在(zài )大数据处理领(lǐ(🧠)ng )域有(🏭)着广泛的应用(yòng )，但也存在一些挑战和(hé )限制(zhì(🌦) )。首(shǒu )先，由(yóu )于其分布式计算(suàn )模型(xíng )的(de )复杂性，对于不(bú )熟(shú )悉分布式(shì )系统的开发者来说，学习和(hé )使用诺苏之鹰可能(🎉)会存在一(yī )定(😪)(dìng )的难(nán )度。其次(🍒)，在某些(xiē )场景下，诺苏(sū )之鹰(yīng )的性能可能无法满(🌹)足需求，需要通过系统配置(zhì )和(hé )优(yōu )化来提升性(🙃)能。此(😶)外，由于分(fèn )布(bù )式计算中涉及到(dào )数据传输(shū )和同步等(🥂)问题，诺(nuò )苏之鹰的(de )延迟可能较高，不适(shì )用于(yú )对延迟要(yào )求较高的(de )任务(wù(👗) )。