MapReduce和hadoop什么關(guān)系和區(qū)別？Hadoop是一種基于MapReduce原理，用java語言實現(xiàn)的分布式處理機制。Hadoop是一個能夠以分布式方式處理大量數(shù)據(jù)的軟件框架。它實現(xiàn)了Go

MapReduce和hadoop什么關(guān)系和區(qū)別？

Hadoop是一種基于MapReduce原理，用java語言實現(xiàn)的分布式處理機制。Hadoop是一個能夠以分布式方式處理大量數(shù)據(jù)的軟件框架。它實現(xiàn)了Google的MapReduce編程模型和框架。它可以將應(yīng)用程序劃分為許多小的工作單元，并將這些單元放在任何集群節(jié)點上執(zhí)行。MapReduce是Hadoop中數(shù)據(jù)操作的核心模塊。MapReduce通過jobclient生成任務(wù)運行文件，并在jobtracker中調(diào)度這些文件以分配tasktracker來完成任務(wù)。

開發(fā)mapreduce各有哪些優(yōu)缺點？

1. 不適用于事務(wù)/單個請求處理。MapReduce絕對是一個離線批處理系統(tǒng)，它很好地應(yīng)用于批處理數(shù)據(jù)：MapReduce（無論是Google還是Hadoop）是處理傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不適合的海量數(shù)據(jù)的理想技術(shù)。但是，它不適合于事務(wù)/單個請求處理。（HBase使用Hadoop核心的HDFS，在其普通操作中不使用MapReduce）。不能立即閱讀。三。用蠻力替換索引。當(dāng)索引是一種更好的訪問機制時，MapReduce會有所有的缺點。4低級語言和操作“直接啟動所需內(nèi)容，而不是顯示算法并解釋其工作原理。”高級（DBMS）“顯示數(shù)據(jù)訪問的算法。”（CODASYL的觀點）-低級（MapReduce）5。性能問題認為N個map實例生成M個輸出文件—每個輸出文件由不同的reduce實例處理，這些文件被寫入運行map實例的計算機的本地硬盤。如果n為1000，M為500，則映射階段將生成500000個本地文件。當(dāng)reduce階段開始時，如果有100個reduce實例同時運行，那么500個reduce實例中的每一個都需要讀取1000個文件并將它們寫入本地硬盤，

Hadoop和MapReduce究竟分別是做什么用的？

1。Hadoop是一個分布式系統(tǒng)的平臺，通過Hadoop可以方便地構(gòu)建一個高效、高質(zhì)量的分布式系統(tǒng)，Hadoop還有很多相關(guān)的子項目，這對Hadoop的功能擴展有很大的貢獻，包括zookeeper、hive、HBase等。MapReduce是Hadoop的核心組件之一。Hadoop應(yīng)該是分布式的，包括兩部分：一部分是分布式文件系統(tǒng)HDFS，另一部分是分布式計算框架MapReduce，這是必不可少的。也就是說，通過MapReduce在Hadoop平臺上進行分布式計算編程非常容易。更詳細地說，您需要閱讀更多文檔。