mapreduce的优势（hadoop与传统的关系型数据库（如oracle）相比,有什么优势及劣势）
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hadoop与传统的关系型数据库（如oracle）相比,有什么优势及劣势
hadoop的hdfs支持海量数据量存储 mapreduce支持对海量数据的分布式处理\x0d\x0aoracle虽然可以搭建集群 但是当数据量达到一定限度之后查询处理速度会变得很慢 且对机器性能要求很高\x0d\x0a其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算 而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。\x0d\x0ahbase是一种nosql数据库，列式数据库，支持海量数据存储，支持列的扩展，但是查询操作较复杂，不如oracle这类关系型数据库简单，且只支持一个索引，但是Hbase在表结构设置合理情况下，查询速度跟数据量大小没有太大关系，即数据量的大小不会影响到查询速度，顺便说句Hbase查询速度可以达到ms级
（02）MapReduce与Spark的异同和优势比较
MapReduce与Spark相比，有哪些异同点
1、基本原理上：
a) MapReduce：基于磁盘的大数据批量处理系统。
b) Spark：基于RDD（Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集）数据处理，显式的将RDD数据存储到磁盘和内存中。
2、模型上：
a) MapReduce：可以处理超大规模的数据，适合日志分析挖掘等较少的迭代的长任务需求；结合了数据的分布式的计算。
b) Spark：适合数据的挖掘，机器学习等多轮迭代式计算任务。
3、容错性上：
a) 数据容错性
b) 节点容错性
Spark Lineage，在数据发生丢失时，可以从Lineage上重构数据结构。
mapreduce说传统的分布式设计相比有何优点
Hadoop 它是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会所开发。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储
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