MapReduce是一种并行编程模型，常用于大规模数据集的离线处理。它将计算过程抽象为Map和Reduce两个函数，简化了分布式计算的复杂性。Map函数将输入数据转化为<key, value>对，Reduce则对相同key的值进行整合。MapReduce在处理海量数据时，通过“分而治之”的策略，将任务分解并并行处理，以提高效率。然而，它不适合实时流式计算，且数据源必须是静态的。在Hadoop中，MapReduce与HDFS结合，实现了大规模数据的高效处理。"
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MapReduce是一种并行编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行计算，它将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象为两个函数：Map和Reduce。
MapReduce是单输入、两阶段、粗粒度数据并行、分布式计算框架。
适合用MapReduce来处理的数据集要满足一个前提条件：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。
MapReduce实现离线批处理
Impala实现实时交互查询分析
Storm实现流式数据实时分析
Spark实现迭代计算
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