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(jī)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(jī)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(jī)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?！备呒墸―BMS）“顯示數(shù)據(jù)訪問的算法?！保–ODASYL的觀點）-低級（MapReduce）5。性能問題認(rèn)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(jī)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，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，使用類似FTP的協(xié)議從運行map實例的節(jié)點中提取輸入文件。

~]：

]A，master javase

B，使用Maven工具

C，使用IDE（eclipse，idea）

d，使用Linux系統(tǒng)（3） HDFS基本工作原理，HDFS編程

（4）MapReduce原理，MapReduce實踐

（5）Yarn原理與實踐

（6）zookeeper原理與實踐

（7）HBase，hive，fluming，sqoop原理與實踐。

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