1、MR是一种用于数据处理的编程模型，MapReduce和关系型数据库之间的区别是:
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MapReduce |
关系型数据库 |
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一次写入多次读写 |
多次读写 |
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PB |
GB |
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非结构化 |
结构化 |
2、MR具有"数据本地化"功能，即尝试在计算节点本地存储数据，通常MR处理的结果会送到Reduce继续处理得到最终的结果，
Reduce输出结果为了长久稳定保存，一般存储在HDFS上，其输入往往来自于所有maper输出
3、Hadoop把作业分成若干小任务来工作，其中包括:Map任务和Reduce任务。
jobtracker和tasktracker共同协调来完成整个作业的调度，jobtracker主要用来控制、分配在tasktracker的调度，tasktracker用于运行任务并将运行进度报告返回给jobtracker。
4、Hadoop会将输入数据分成小数据块发到MR(简称分片)，如果有多个reducer，maper任务会对其输出进行分区，为每个reducer任务创建一个分区，分区包含许多键，每个键都在同一个分区中
5、hadoop允许在map和reduce之间建立combiner，是一个优化方法
6、hadoop流提供一个API来运行MR，其允许任何只要能够编写标准输入并给出标准输出的语言，因为他使用unix标准流作为与程序之间的借口。
7、hadoop管道是hadoop mapreduce的c++接口的代称，管道使用sockets作为tasktracker与c++编写的map或者reduce函数的进程之间的管道。