简述Hadoop中的MapReduce与Google中的MapReduce的异同

Hadoop中的MapReduce和Google中的MapReduce有一些异同之处：

异同点：

1. 目的：Hadoop和Google的MapReduce都旨在处理大规模数据，并且采用类似的分布式计算模型。

2. 核心思想：Hadoop和Google的MapReduce都采用了将计算任务分解成多个子任务，然后在不同的计算节点上并行执行的思想。

3. 任务划分：Hadoop和Google的MapReduce都采用了将计算任务划分成 Map 和 Reduce 两个步骤的思想。

4. 数据分片：Hadoop和Google的MapReduce都采用了将数据分片并分配给不同的计算节点的思想。

5. 中间结果：Hadoop和Google的MapReduce都采用了将 Map 步骤的中间结果进行缓存和排序的思想。

不同点：

1. 语言：Hadoop中的MapReduce是使用Java编写的，而Google中的MapReduce是使用C++编写的。

2. 任务调度：Hadoop中的MapReduce使用YARN进行任务调度和资源管理，而Google中的MapReduce使用自己的内部调度系统。

3. 数据分布式存储：Hadoop中的MapReduce使用HDFS进行数据的分布式存储，而Google中的MapReduce使用GFS进行数据的分布式存储。

4. 优化策略：Hadoop中的MapReduce提供了一些优化策略，如本地化任务调度和压缩中间结果等，而Google中的MapReduce则采用了一些更加复杂的优化策略，如数据预取和负载均衡等。

5. 应用范围：Hadoop中的MapReduce主要应用于大数据处理领域，而Google中的MapReduce则广泛应用于Google的各个业务领域。