我正在阅读hadoop权威指南，它写的是Map Reduce，它适合于更新数据库的较大部分，它使用Sort＆Merge来重建数据库，具体取决于传输时间。
另外，RDBMS还适合仅更新大型数据库的较小部分，它使用的B树受到查找时间的限制
谁能详细说明这两种说法的真正含义？
最佳答案
我不确定这本书是什么意思，但是如果您仍然有原始数据，通常您会做一个简化 map 的工作来重建整个数据库/任何东西。
hadoop真正的好处是它是分布式的，因此性能并不是真正的问题，因为您可以添加更多机器。
让我们举个例子，您需要重建一个具有10亿行的复杂表。使用RDBMS，您只能垂直扩展，因此，您将更多地取决于CPU的功能以及算法的速度。您将使用一些SQL命令来完成此操作。您将需要选择一些数据，对其进行处理，进行填充等。因此，您很可能会受到搜索时间的限制。
使用hadoop map reduce，您可以只添加更多机器，因此性能不是问题。假设您使用10000个映射器，这意味着该任务将被划分为10000个映射器容器，并且由于hadoop的性质，所有这些容器通常已经在本地将其硬盘上的数据存储了。每个映射器的输出始终是其本地硬盘驱动器上的键值结构格式。这些数据由映射器使用键进行排序。
现在的问题是，他们需要将数据组合在一起，因此所有这些数据都将被发送到 reducer 。这是通过网络发生的，如果拥有大数据，通常是最慢的部分。精简器将接收所有数据，并将它们合并分类以进行进一步处理。最后，您可以将一个文件上传到数据库中。
如果您有大量数据，则从映射器到化简器的传输通常花费最长时间，而网络通常是您的瓶颈。也许这取决于传输时间。
关于hadoop - map 简化和RDBMS，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33448268/