MapReduce的特點(diǎn)是什么？有哪些局限性

MapReduce是什么

Hadoop MapReduce是一個(gè)分布式計(jì)算框架，用于輕松編寫分布式應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序以可靠，容錯(cuò)的方式并行處理大型硬件集群(數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn))上的大量數(shù)據(jù)(多TB數(shù)據(jù)集)。

MapReduce是一種面向海量數(shù)據(jù)處理的一種指導(dǎo)思想，也是一種用于對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式計(jì)算的編程模型。

發(fā)展歷程
MapReduce最早由Google于2004年在一篇名為《MapReduce:Simplified Data Processingon Large Clusters》的論文中提出。

論文中谷歌把分布式數(shù)據(jù)處理的過(guò)程拆分為Map和Reduce兩個(gè)操作函數(shù)(受到函數(shù)式編程語(yǔ)言的啟發(fā))，隨后被 Apache Hadoop參考并作為開(kāi)源版本提供支持，叫做Hadoop MapReduce。

它的出現(xiàn)解決了人們?cè)谧畛趺媾R海量數(shù)據(jù)束手無(wú)策的問(wèn)題，同時(shí)它還是易于使用和高度可擴(kuò)展的，使得開(kāi)發(fā)者無(wú)需關(guān)系分布式系統(tǒng)底層的復(fù)雜性即可很容易的編寫分布式數(shù)據(jù)處理程序，并在成千上萬(wàn)臺(tái)普通的商用服務(wù)器中運(yùn)行。

MapReduce特點(diǎn)

易于編程

Mapreduce框架提供了用于二次開(kāi)發(fā)的接口;簡(jiǎn)單地實(shí)現(xiàn)一些接口，就可以完成一個(gè)分布式程序。任務(wù)計(jì)算交給計(jì)算框架去處理，將分布式程序部署到hadoop集群上運(yùn)行，集群節(jié)點(diǎn)可以擴(kuò)展到成百上千個(gè)等。

良好的擴(kuò)展性

當(dāng)計(jì)算機(jī)資源不能得到滿足的時(shí)候，可以通過(guò)增加機(jī)器來(lái)擴(kuò)展它的計(jì)算能力?；贛apReduce的分布式計(jì)算得特點(diǎn)可以隨節(jié)點(diǎn)數(shù)目增長(zhǎng)保持近似于線性的增長(zhǎng)，這個(gè)特點(diǎn)是MapReduce處理海量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵，通過(guò)將計(jì)算節(jié)點(diǎn)增至幾百或者幾千可以很容易地處理數(shù)百TB甚至PB級(jí)別的離線數(shù)據(jù)。

高容錯(cuò)性

Hadoop集群是分布式搭建和部署得，任何單一機(jī)器節(jié)點(diǎn)宕機(jī)了，它可以把上面的計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，不影響整個(gè)作業(yè)任務(wù)得完成，過(guò)程完全是由Hadoop內(nèi)部完成的。

適合海量數(shù)據(jù)的離線處理

可以處理GB、TB和PB級(jí)別得數(shù)據(jù)量

MapReduce局限性

MapReduce雖然有很多的優(yōu)勢(shì)，也有相對(duì)得局限性，局限性不代表不能做，而是在有些場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)的效果比較差，并不適合用MapReduce來(lái)處理，主要表現(xiàn)在以下結(jié)果方面：

實(shí)時(shí)計(jì)算性能差

MapReduce主要應(yīng)用于離線作業(yè)，無(wú)法作到秒級(jí)或者是亞秒級(jí)得數(shù)據(jù)響應(yīng)。

不能進(jìn)行流式計(jì)算

流式計(jì)算特點(diǎn)是數(shù)據(jù)是源源不斷得計(jì)算，并且數(shù)據(jù)是動(dòng)態(tài)的;而MapReduce作為一個(gè)離線計(jì)算框架，主要是針對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)集得，數(shù)據(jù)是不能動(dòng)態(tài)變化得。