一、MapReduce
MapReduce是一种软件框架，可以采用并行、分布式方式处理GB、TB甚至PB级的大数据集，同时他也是在商用服务器集群上完成大规模数据处理的执行框架。实现MapReduce的方法有很多，本书主要关注Apache Spark 和 MapReduce/Hadoop两种实现方法。
MapReduce是一种编程范式，可以利用集群环境的成百上千台服务器实现强大的可伸缩性（在这里，我们谈到的可伸缩性是指横向扩容，比如：DNA测序需要3台服务器用60小时完成，横向扩容到50台后，只需2小时即可完成）。使用MapReduce编程范式时，重点是编写两个函数：
map() 过滤和聚集数据集。
reduce() 根据map()生成的键完成规约、分组和总结。
MapReduce的主要优点在于它的“不共享”数据处理平台，即多个map() 或 reduce() 之间 ，可以互不干扰的并行执行，从而提高大数据的处理效率。
可利用如下例子，对MapReduce原理进行简单示意：
假设我们想要统计一个图书馆的藏书数量，现共有1000个书架，我们要把最后的统计结果报给管理员。
MapReduce的解决方案：
map() 雇佣1000个工人，每个工人统计一个书架的藏书数量；
reduce() 把这些工人的统计结果汇总起来，报给管理员；
MapReduce范式，适用于以下情况：即当我们得到大数据时，可以将大数据分块，并进行独立处理，此时，可利用MapReduce提高大数据处理效率。
二、Hadoop / Spark
Hadoop 和 Spark是两个分布式软件框架。
Hadoop是一个MapReduce框架，在这个框架上可运行map()，combine()，reduce()函数的作业。
Spark不是一个MapReduce框架，不过很容易用来支持MapReduce框架的功能，它提供了一个适当的API可以用来处理map()和reduce()功能。
与Hadoop相比，Spark的API提供了更高层次的抽象，一般，几行Spark代码可能等价于Hadoop的30~40行代码。
与Hadoop相比，Spark作业能够更快的完成，这是因为，对于一个复杂的任务，Spark可在一个作业中设立多个阶段完成，而Hadoop可能要将一个复杂的任务分解为多个任务才能完成。
尽管Hadoop和Spark建立在一个“不共享”范式的基础上，但是，他们也确实支持在所有集群节点上共享不可变的数据结构。
Hadoop主要设计用于MapReduce批处理，他并不是一个理想的“实时处理解决方案”，相比，Spark是一个顶级的Apache项目，非常适合近实时处理。
Hadoop和Spark支持容错，任何结点的宕机都不会丢失所需的计算结果。
Hadoop和Spark推荐书籍：
《 Hadoop：The Definitive Guide》
《Hadoop in Action》
《Hadoop in Practice》
《Learning Spark》
