MapReduce正在風靡世界，比如google的bigtable，yahoo的hadop/hbase，其核心之一就是MapReduce。簡單的說MapReduce的核心思想：1、數據在哪，運算在哪；2、多機器協同運算。
可是MapReduce就沒有缺點了嗎，我總結幾條：
1、數據必須先存儲，才能運算。
MapReduce在搜索的應用中，先將爬蟲爬來的網頁數據放在一個大存儲上（一個分佈式存儲），然後間斷性的對這些數據進行批量處理（MapReduce），即先存儲，後運算。
存儲和運算不能並行運行嗎？ 這樣數據加工的實時性會更高？大部分運算是不具有依賴性的。
2、Map->Reduce過程中，有大量網絡流量。
3、有大量的排序
有時候，這些排序是沒有必要的