mapreduce是基于什么计算的

MapReduce 是基于分布式计算的。它采用了一种分而治之的思想，将一个大规模的计算任务分成若干个小的子任务，然后在一个由多台计算机互相协作的集群中执行这些子任务，最终将结果汇总起来得到最终的计算结果。MapReduce 实现了数据的并行处理，通过将数据分割成多个块并在集群中的各个节点上执行计算，大大提高了计算速度和效率。

相关问题

mapreduce是基于内存计算的吗？

MapReduce 是一种分布式计算模型，它的设计目标是处理大规模数据集。在 MapReduce 中，计算过程被分为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段，其中 Map 阶段是将输入数据分割成若干个小数据块，然后对每个小数据块进行处理；Reduce 阶段是将 Map 阶段输出的结果进行汇总和聚合。在 MapReduce 中，数据是存储在分布式文件系统中的，而计算过程是通过网络进行数据传输和计算的。

MapReduce 并不是基于内存计算的，而是基于磁盘和网络的分布式计算模型。在 MapReduce 中，计算过程的中间结果需要存储在磁盘上，而不是内存中。这是因为在处理大规模数据集时，内存往往无法容纳所有数据，因此需要将数据存储在磁盘上，以保证计算过程的正确性和稳定性。但是，随着硬件技术的发展和计算机性能的提升，现代的 MapReduce 实现往往会尝试将一部分数据存储在内存中，以提高计算效率和性能。

mapreduce是什么

MapReduce是一种分布式计算模型，可以用于大规模数据处理和分析。它由Google公司提出，基于两个核心操作：Map（映射）和Reduce（规约）。MapReduce将输入数据划分为若干份，并在多台计算机上并行执行Map和Reduce操作，最终将结果合并返回给用户。这种并行计算方式可以大大加快数据处理的速度和效率。