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MapReduce基于“分而治之”的思想，将计算任务抽象成map和reduce两个计算过程。通过适当的split任务，可以充分发挥单台机器的计算能力。同时，良好的伸缩性，使得集群容易扩展。在容错方面，单台节点的失败可由其它节点重算，不会影响其它节点的计算。其缺点是计算的中间结果以文件形式存储，效率较低。另外，MapReduce不适合计算密集型的操作，如机器学习，因为这类任务通常需要反复的迭代，而MapReduce的中间数据存储在磁盘上，速度较慢。因为有这样的问题，也就出现了Spark--基于MapReduce的新的分布式计算引擎。由此也可以感受到，新技术的发展往往是为了应对新的挑战，而对现有技术否定的结果-否定之否定的否定。转载地址：http://vglbb.baihongyu.com/