hadoop是做什么的 MapReduce和hadoop什么关系和区别？
MapReduce和hadoop什么关系和区别？
Hadoop是一种基于MapReduce原理，用java语言实现的分布式处理机制。Hadoop是一个能够以分布式方式处理大量数据的软件框架。它实现了Google的MapReduce编程模型和框架。它可以将应用程序划分为许多小的工作单元，并将这些单元放在任何集群节点上执行。MapReduce是Hadoop中数据操作的核心模块。MapReduce通过jobclient生成任务运行文件，并在jobtracker中调度这些文件以分配tasktracker来完成任务。
开发mapreduce各有哪些优缺点？
1. 不适用于事务/单个请求处理。MapReduce绝对是一个离线批处理系统，它很好地应用于批处理数据：MapReduce（无论是Google还是Hadoop）是处理传统数据库不适合的海量数据的理想技术。但是，它不适合于事务/单个请求处理。（HBase使用Hadoop核心的HDFS，在其普通操作中不使用MapReduce）。不能立即阅读。三。用蛮力替换索引。当索引是一种更好的访问机制时，MapReduce会有所有的缺点。4低级语言和操作“直接启动所需内容，而不是显示算法并解释其工作原理。”高级（DBMS）“显示数据访问的算法。”（CODASYL的观点）-低级（MapReduce）5。性能问题认为N个map实例生成M个输出文件—每个输出文件由不同的reduce实例处理，这些文件被写入运行map实例的计算机的本地硬盘。如果n为1000，M为500，则映射阶段将生成500000个本地文件。当reduce阶段开始时，如果有100个reduce实例同时运行，那么500个reduce实例中的每一个都需要读取1000个文件并将它们写入本地硬盘，
Hadoop和MapReduce究竟分别是做什么用的？
1。Hadoop是一个分布式系统的平台，通过Hadoop可以方便地构建一个高效、高质量的分布式系统，Hadoop还有很多相关的子项目，这对Hadoop的功能扩展有很大的贡献，包括zookeeper、hive、HBase等。MapReduce是Hadoop的核心组件之一。Hadoop应该是分布式的，包括两部分：一部分是分布式文件系统HDFS，另一部分是分布式计算框架MapReduce，这是必不可少的。也就是说，通过MapReduce在Hadoop平台上进行分布式计算编程非常容易。更详细地说，您需要阅读更多文档。
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