mapreduceMapReduce和Hadoop有什么区别？分别有哪些优缺点

mapreduce怎么区分map 和reduce

map和reduce两个词没有什么意义，hadoop的分布式计算框架分为两个阶段，第一个是map阶段，第二个是reduce阶段。

map阶段负责对输入文件进行切分处理，然后汇总再分组给reduce进行处理，以达到高效的分布式计算效率

怎么在hadoop上运行mapreduce程序

展开全部 一、 首先要知道此前提 转载 若在windows的Eclipse工程中直接启动mapreduc程序，需要先把hadoop集群的配置目录下的xml都拷贝到src目录下，让程序自动读取集群的地址后去进行分布式运行(您也可以自己写java代码去设置job的configuration属性)。

MapReduce和Spark的区别是什么

实际上spark也是mapreduce，他是更深层次的mapreduce，MR分mapper和reducer阶段，spark在某种程度上也可以变相分成mapper和reducer阶段，MR和Spark中也都有shuffle阶段，所以两者的原理大致相同，只不过spark之间的这种mapper是可以复用的

举一个简单的例子说明mapreduce是怎么来运行的

看你的沟通能力，和是否知道抓住重点的能力的题目。

例如，一个7，8岁的小孩子，总是有事没事的就打小动物，你先告诉他小动物也疼也有感觉，你要爱护小动物，因为孩子小平时也不会有人虐待他，这个时候你可以让他感觉一下他用手拍了小动物一下，那么你稍微用力拍他一下，当然别惹哭了，你让他知道，这种感觉很不舒服，然后再慢慢让他明白，小动物和人一样有感觉。

大体就是这样的题目和回答。

你再想个别的比较大气而且有说服力的答案。

另外劝告一点，你的举例不能太过火，那种严重后果的例子不合适。

MapReduce和Hadoop有什么区别？分别有哪些优缺点

(1)Hadoop 是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。

Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的 处理能力，不管任何数据形式最终会转化为key/value，key/value是基本数据单元。

用函数式变成Mapreduce代替SQL，SQL是查 询语句，而Mapreduce则是使用脚本和代码，而对于适用于关系型数据库，习惯SQL的Hadoop有开源工具hive代替。

(2)Hadoop就是一个分布式计算的解决方案.