В чем основные отличия MapReduce от других систем параллельных вычислений?

Некоторые отличия MapReduce от других систем параллельных вычислений:

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