问：mapreduce原理
答：
1、简介：mapreduce源自google的一篇文章，将海量数据处理的过程拆分为map和reduce。mapreduce 成为了最早的分布式计算框架，
这样即使不懂的分布式计算框架的内部运行机制的用户，也可以利用分布式的计算框架实现分布式的计算，并在hadoop上面运行
2、设计思想：hadoop 文件系统 ，提供了一个分布式的文件系统，但是hadoop文件系统读写的操作都涉及到大量的网络的操作，
并不能很好的完成实时性比较强的任务。但是hadoop可以给上面的应用提供一个很好的支持。比如hadoop文件系统上面可以运行mapreduce。
mapreduce是一个计算的框架，mapreduce是一个分布式的计算框架，这样mapreduce利用分布式的文件系统，将不同的机器上完成不同的计算，
然后就计算结果返回。这样很好的利用了分布式的文件系统。
数据分布式的存储，然后计算的时候，分布式的计算，然后将结果返回。这样的好处就是不会涉及到大量的网络传输数据。
3、优点：mapreduce的计算框架的优点是，极强的扩展能力，可以在数千台机器上并发的执行其次，有很好的容错性，
另外，就是向上的接口简洁。用户只需要写map和reduce函数，即可完成大规模数据的并行处理。
4、缺点：mapreduce并不适合对实时性要求比较高的场景，比如交互式查询或者是流式计算。另外，也不适合迭代类的计算
（比如机器学习类的应用）。
5、mapreduce的启动时间比较长，对于批处理的任务，这个问题并不算大。但是对于实时性比较高的任务，其启动时间长的缺点就很不合适了。
6、mapreduce一次执行的过程里面往往涉及到多出磁盘读写，以及网络的传输。对于迭代的任务，这样很好的开销需要很多次，明显降低了效率。
7、而Storm和Spark，一个是流式计算的框架，一个是机器学习的框架。他们更适合解决这类型的任务。
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