Некоторые отличия MapReduce от других систем параллельных вычислений:

• Подход к обработке данных. 1 MapReduce предназначен для пакетной обработки, обрабатывает данные большими частями, что может приводить к высокой задержке для отдельных запросов. 1 Другие системы параллельных вычислений, например массово параллельная обработка (MPP), оптимизированы для аналитики в реальном времени и сложных запросов. 1
• Области применения. 1 MapReduce лучше подходит для задач обработки данных, которые могут терпеть задержку, таких как анализ логов, преобразование данных и масштабные задачи обработки данных. 1 MPP системы часто используются в средах, где нужно запускать сложные аналитические запросы на больших наборах данных. 1
• Механизмы защиты от сбоев. 1 MapReduce имеет встроенные механизмы защиты от сбоев, автоматически обрабатывая сбои узлов во время обработки. 1 Для достижения аналогичного уровня защиты от сбоев в других системах параллельных вычислений могут потребоваться дополнительные конфигурации. 1
• Сложность разработки. 2 Разработка программ на MapReduce может быть сложной и требует особого подхода к программированию. 2 Вместо обычного последовательного кода разработчики должны думать в терминах Map и Reduce. 2
• Ограниченность модели. 2 MapReduce не подходит для всех видов задач. 2 Для некоторых типов задач, таких как графовые вычисления или итеративные алгоритмы, более подходящими могут быть другие модели. 2