MapReduce的特点是什么？有哪些局限性

MapReduce是什么

Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架，用于轻松编写分布式应用程序，这些应用程序以可靠，容错的方式并行处理大型硬件集群(数千个节点)上的大量数据(多TB数据集)。

MapReduce是一种面向海量数据处理的一种指导思想，也是一种用于对大规模数据进行分布式计算的编程模型。

发展历程
MapReduce最早由Google于2004年在一篇名为《MapReduce:Simplified Data Processingon Large Clusters》的论文中提出。

论文中谷歌把分布式数据处理的过程拆分为Map和Reduce两个操作函数(受到函数式编程语言的启发)，随后被 Apache Hadoop参考并作为开源版本提供支持，叫做Hadoop MapReduce。

它的出现解决了人们在最初面临海量数据束手无策的问题，同时它还是易于使用和高度可扩展的，使得开发者无需关系分布式系统底层的复杂性即可很容易的编写分布式数据处理程序，并在成千上万台普通的商用服务器中运行。

MapReduce特点

易于编程

Mapreduce框架提供了用于二次开发的接口;简单地实现一些接口，就可以完成一个分布式程序。任务计算交给计算框架去处理，将分布式程序部署到hadoop集群上运行，集群节点可以扩展到成百上千个等。

良好的扩展性

当计算机资源不能得到满足的时候，可以通过增加机器来扩展它的计算能力。基于MapReduce的分布式计算得特点可以随节点数目增长保持近似于线性的增长，这个特点是MapReduce处理海量数据的关键，通过将计算节点增至几百或者几千可以很容易地处理数百TB甚至PB级别的离线数据。

高容错性

Hadoop集群是分布式搭建和部署得，任何单一机器节点宕机了，它可以把上面的计算任务转移到另一个节点上运行，不影响整个作业任务得完成，过程完全是由Hadoop内部完成的。

适合海量数据的离线处理

可以处理GB、TB和PB级别得数据量

MapReduce局限性

MapReduce虽然有很多的优势，也有相对得局限性，局限性不代表不能做，而是在有些场景下实现的效果比较差，并不适合用MapReduce来处理，主要表现在以下结果方面：

实时计算性能差

MapReduce主要应用于离线作业，无法作到秒级或者是亚秒级得数据响应。

不能进行流式计算

流式计算特点是数据是源源不断得计算，并且数据是动态的;而MapReduce作为一个离线计算框架，主要是针对静态数据集得，数据是不能动态变化得。