HDFS和MapReduce的主要区别在于HDFS是一个分布式文件系统，提供对应用程序数据的高吞吐量访问，而MapReduce是一个软件框架，可以可靠地在大型集群上处理大数据。

大数据是一个大数据集的集合。它有三个主要特性：体积、速度和变化。Hadoop是一种允许存储和管理大数据的软件。它是一个用Java编写的开源框架。此外，它支持跨计算机集群的大型数据集的分布式处理。HDFS和MapReduce是Hadoop体系结构中的两个模块。

覆盖的关键领域

1.什么是HDFS–定义，功能2.什么是MapReduce–定义，功能3.HDFS和MapReduce之间的区别是什么–主要区别的比较

关键术语

大数据、HDFS、MapReduce

什么是高密度光纤(hdfs)？

HDFS代表Hadoop分布式文件系统。它是Hadoop的一个分布式文件系统，能够可靠、高效地运行在大型集群上。此外，它基于Google文件系统（GFS）。此外，它还有一个与文件系统交互的命令列表。

此外，HDFS按照主从结构工作。主节点或名称节点管理文件系统元数据，而从节点或数据注释存储实际数据。

Figure 1: HDFS Architecture

此外，HDFS名称空间中的一个文件被分割成几个块。数据节点存储这些块。并且，名称节点将块映射到数据节点，数据节点处理文件系统的读写操作。此外，它们按照名称节点的指示执行诸如块创建、删除等任务。

什么是地图还原(mapreduce)？

MapReduce是一个软件框架，允许编写应用程序在大型商用硬件集群上同时处理大数据。该框架由每个集群节点一个主任务跟踪器和一个从任务跟踪器组成。主机执行资源管理、在从机上调度作业、监视和重新执行失败的任务。另一方面，从任务跟踪器执行主任务所指示的任务，并不断地向主任务发回任务状态信息。

Figure 2: MapReduce Overview

另外，有两个任务与MapReduce相关。它们是map任务和reduce任务。map任务接收输入数据并将它们划分为键、值对的元组，而Reduce任务接收map任务的输出作为输入，并将这些数据元组连接成更小的元组。此外，map任务在reduce任务之前执行。

高密度光纤(hdfs)和地图还原(mapreduce)的区别

定义

HDFS是一种分布式文件系统，它在大型集群中跨多台计算机可靠地存储大型文件。相比之下，MapReduce是一个软件框架，可以轻松编写应用程序，以可靠、容错的方式在大型商用硬件集群上并行处理大量数据。这些定义解释了HDFS和MapReduce之间的主要区别。

主要功能

HDFS和MapReduce之间的另一个区别是HDFS提供了跨高度可伸缩Hadoop集群的高性能数据访问，而MapReduce执行大数据处理。

结论

简言之，HDFS和MapReduce是Hadoop体系结构中的两个模块。HDFS和MapReduce的主要区别在于HDFS是一个分布式文件系统，提供对应用程序数据的高吞吐量访问，而MapReduce是一个软件框架，可以可靠地在大型集群上处理大数据。

引用

1.“HDFS架构指南”，Apache Hadoop，可在此处获得。 2.“MapReduce教程”，ApacheHadoop，可在此处获得。3什么是Hadoop分布式文件系统（HDFS）？–来自WhatIs.com的定义。“SearchDataManagement，可在这里获得。 2.“MapReduce教程”，Apache Hadoop， 3.“什么是Hadoop分布式文件系统（HDFS）？–来自WhatIs.com的定义，“搜索数据管理，