本文主要是介绍MapReduce学习（一）、（二），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
MapReduce：分布式并行编程框架
（一）概述
1.与传统并行计算框架的对比
传统的并行计算框架（如MPI）采用共享式架构（共享内存&存储、采用存储区域网络SAN）、容错性较差；使用的刀片服务器价格高、集群扩展性差（只能从提高机器性能上进行纵向扩展）。它适用于要求实时性、细粒度计算和计算密集型的场景。
MapReduce采用非共享式架构，容错性好；并且它所用的服务器均为普通PC机（价格便宜）、且横向扩展性好（通过增加服务器即可实现集群扩展）。它适用于批处理、非实时、数据密集型的场景。
2.模型简介
MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce。
这篇关于MapReduce学习（一）、（二）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
