Преимущества парадигмы MapReduce в сравнении с другими методами обработки данных:

• Распределённое выполнение операций предварительной обработки (map) и свёртки (reduce) большого объёма данных. 1 Функции map работают независимо друг от друга и могут выполняться параллельно на разных узлах кластера. 1
• Быстрота обработки больших объёмов данных за счёт распределения операций. 1 Например, всего за пару часов MapReduce может отсортировать целый петабайт данных. 1
• Отказоустойчивость и оперативное восстановление после сбоев. 1 При отказе рабочего узла, производящего операцию map или reduce, его работа автоматически передаётся другому рабочему узлу в случае доступности входных данных для проводимой операции. 1

Недостатки парадигмы MapReduce:

• Невысокая производительность. 5 Модель MapReduce выполняет вычисления за два этапа: разделяет данные на части, передавая их на кластерные узлы для обработки, а потом каждый узел производит обработку данных с отправкой результата на главный узел, где и формируется итоговый результат распределённых вычислений. 5 При этом MapReduce регулярно обращается к диску, что влечёт задержки в обработке информации. 5
• Ограниченность применения. 1 Высокие задержки распределённых вычислений не позволяют использовать классический MapReduce для потоковой обработки в режиме реального времени, повторяющихся запросов и итеративных алгоритмов на одном и том же датасете, как в задачах машинного обучения. 1
• Повышенная сложность. 5 Для написания хорошего решения на MapReduce понадобится довольно высокий уровень экспертности. 5 На практике даже относительно опытный инженер может легко допустить ошибку либо написать неэффективный алгоритм. 5

Выбор между парадигмой MapReduce и другими методами обработки данных зависит от конкретных задач и требований к производительности и функциональности.