Hadoop提供了一个稳定的共享存储和分析系统，存储由HDFS实现，分析由MapReduce实现。针对每个查询，每个数据库集（至少是很大一部分）都会被处理。
为什么不通过使用数据库加上更多磁盘来做大规模批量分析？为什么我们还需要MapReduce？
1、磁盘驱动器寻址时间的速度远远慢于传输速率的提高速度，寻址就是将磁头移动到特定位置进行读写操作的工序，它的特点是磁盘操作有延迟，而传输速率对应磁盘的带宽。如果数据的访问受限于磁盘的
寻址，势必会导致它花更长的时间来读或写大部分数据。
2、在更新一小部分数据的情况下，传统的B树效果很好，但在更新大部分数据时，B树的效率就没有MapReduce的高，因为它需要使用排序/合并来重建数据库。
在很多情况下，MapReduce能够被视为一种RDBMS的补充，MapReduce很适合处理那些需要分析整个数据集的问题，以批处理的方式，尤其是Ad Hoc（自主或即时）分析。RDBMS适用于点查询和更新
（其中，数据集已经被索引以提供低延迟的检索和短时间的少量数据更新）。MapReduce适合数据被一次写入和多次读取的应用，而RDBMS更适合持续更新的数据集。
关系型数据库 vs MapReduce
| 传统关系型数据库 | MapReduce | |
| 数据大小 | GB | PB |
| 访问 | 交互型和批处理 | 批处理 |
| 更新 | 多次读写 | 一次写多次读 |
| 结构 | 静态模式 | 动态模式 |
| 集成度 | 高 | 低 |
| 伸缩性 | 非线性 | 线性 |
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