"人生苦短，我用Go"，这曾经是Go语言流行时的口号。的确，Go语言以其简洁、高效、易于上手的特点，吸引了大量的开发者。然而，在大数据领域，Go语言似乎并不是那么的适合。

首先，Go语言的性能并不是那么的出色。虽然Go语言在某些场景下能够达到C语言的性能，但是在大数据处理这种高并发的场景下，Go语言的性能就显得有些不足。这是因为在Go语言中，goroutine的创建和调度是由运行时进行的，这会在高并发的情况下产生一定的开销。

其次，Go语言的内存管理也不是那么的出色。在大数据处理中，我们常常需要处理大量的内存数据，而Go语言的内存管理机制在这方面并不是那么的优秀。这也是因为Go语言的内存管理是由运行时进行的，这会在大数据处理这种需要大量内存操作的场景下产生一定的开销。

再者，Go语言的生态系统相对于其他语言来说并不是那么的丰富。在大数据处理中，我们需要使用到许多的库和工具，而Go语言的生态系统相对于其他语言来说并不是那么的丰富，这使得在大数据处理中，Go语言的实用性有所降低。

最后，Go语言的社区相对于其他语言来说也不是那么的活跃。在大数据处理这种需要不断更新和升级的领域，社区的支持是非常重要的。然而，Go语言的社区相对于其他语言来说并不是那么的活跃，这使得Go语言在大数据处理中的实用性有所降低。

综上所述，虽然Go语言以其简洁、高效、易于上手的特点吸引了许多的开发者，但是在大数据处理这种高并发的场景下，Go语言的性能、内存管理、生态系统和社区支持等方面都存在一些不足，使得Go语言并不是那么的适合大数据处理。