1、MR是一種用於數據處理的編程模型，MapReduce和關係型數據庫之間的區別是:
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MapReduce |
關係型數據庫 |
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一次寫入多次讀寫 |
多次讀寫 |
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PB |
GB |
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非結構化 |
結構化 |
2、MR具有"數據本地化"功能，即嘗試在計算節點本地存儲數據，通常MR處理的結果會送到Reduce繼續處理得到最終的結果，
Reduce輸出結果爲了長久穩定保存，一般存儲在HDFS上，其輸入往往來自於所有maper輸出
3、Hadoop把作業分成若干小任務來工作，其中包括:Map任務和Reduce任務。
jobtracker和tasktracker共同協調來完成整個作業的調度，jobtracker主要用來控制、分配在tasktracker的調度，tasktracker用於運行任務並將運行進度報告返回給jobtracker。
4、Hadoop會將輸入數據分成小數據塊發到MR(簡稱分片)，如果有多個reducer，maper任務會對其輸出進行分區，爲每個reducer任務創建一個分區，分區包含許多鍵，每個鍵都在同一個分區中
5、hadoop允許在map和reduce之間建立combiner，是一個優化方法
6、hadoop流提供一個API來運行MR，其允許任何只要能夠編寫標準輸入並給出標準輸出的語言，因爲他使用unix標準流作爲與程序之間的藉口。
7、hadoop管道是hadoop mapreduce的c++接口的代稱，管道使用sockets作爲tasktracker與c++編寫的map或者reduce函數的進程之間的管道。