mapreduce和hbase有什么區別？

mapreduce和hbase區別是

Mapreduce是一種編程模型，用于大規模數據集(大于1TB)的并行操作。Concepts#34Map#34和#34Reduce#34，以及主要思想，都來自函數式編程語言，有向量編程語言。特點。這種模型極大地方便了程序員在分布式系統上運行程序，而無需分布式并行編程。當前的軟件實現是指定一個映射函數，用于將一組鍵-值對映射到一組新的鍵-值對，并指定并發Reduce。函數來確保所有映射的鍵值對共享同一個鍵組。

Hbase是一個分布式、面向列的開源數據庫。這項技術來自Googlepaper"Bigtable:結構化數據的分布式存儲系統"作者費伊·張。就像Bigtable用Google文件一樣。與文件系統提供的分布式數據存儲一樣，Hbase在Hadoop上提供了類似于Bigtable的功能。Hbase是ApacheHadoop項目的子項目。Hbase不同于一般的關系數據庫，是一種適合非結構化數據存儲的數據庫。另一個區別是Hbase基于列而不是行。

mapreduce主從節點叫什么？

MapReduce是一個主從結構，包括一個名為JobTracker的主節點和幾個名為TaskTrackers的從節點。

JobTracker負責接收客戶提交的計算任務，將計算任務分配給tasktracker執行，并監控tasktracker的執行情況。TaskTrackers負責執行JobTracker分配的計算任務。該模型可以隱藏并發、容錯、數據和負載平衡的細節。

什么是大數據批量計算？

大規模批量計算是對存儲的靜態數據進行大規模并行批量計算。批處理計算是一種批處理、高延遲、主動的計算。傳統上我們認為線下和批量是等價的，其實并不準確。離線計算一般是指數據處理的延遲。這里有兩個方面。第一層意思是數據延遲，第二層意思是時間處理延遲。當數據是實時的時候，假設一種情況:當我們有一個非常強大的硬件系統，可以毫秒級處理Gb級的數據，那么批量計算也可以毫秒級得到統計結果。商界常見的大規模批量計算框架:Tez，MapReduce，Hive，Spark，Pig，ApacheBeam，大數據的編程模型。