数据库新技术：Hadoop和MapReduce的比较

日期： 2011-06-01 作者：Mark Whitehorn翻译：包春霞 来源：TechTarget中国 英文

问：Hadoop和MapReduce对数据库发展造成了一定的影响，但是我还是不太清楚这两种数据库新技术之间有什么关系，您能解释一下吗？ 　　答：Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。换句话说，它很擅长存储大量的半结构化的数据集。数据可以随机存放，所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失。Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。

　　MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。你要问了，那什么是编程模型?这是一种处理并结构化特定问题的方式。例如，在一个关系数据库中，我们使用一种集合语言执行查询，如SQL。我们告诉语言我们想要的结果，并将它提交给系统来计算……

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问：Hadoop和MapReduce对数据库发展造成了一定的影响，但是我还是不太清楚这两种数据库新技术之间有什么关系，您能解释一下吗？

　　答：Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。换句话说，它很擅长存储大量的半结构化的数据集。数据可以随机存放，所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失。Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。

　　MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。你要问了，那什么是编程模型?这是一种处理并结构化特定问题的方式。例如，在一个关系数据库中，我们使用一种集合语言执行查询，如SQL。我们告诉语言我们想要的结果，并将它提交给系统来计算出如何产生计算。还可以用更传统的语言(C++，Java)，一步步地来解决问题。这是两种不同的编程模型，MapReduce就是另外一种。

　　MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。因此，我们常常发现他们会被同时提到。

作者

Mark Whitehorn
Mark Whitehorn

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