引言
随着互联网的爆炸性增长，传统的关系数据库系统在处理大规模数据时遇到了瓶颈。本文将重点介绍两种解决这一问题的并行数据库技术：MapReduce和Spark。
MapReduce：Google的数据处理模型
分布式文件系统（DFS）
Google工程师设计了一种分布式文件系统（DFS），用于存储和管理大量的数据。在这个系统中，大文件被分割成小块（通常为64MB）并在多台机器上复制和存储。
Map和Reduce
MapReduce是一种高级编程模型，用于大规模并行数据处理。它由两个主要阶段组成：Map和Reduce。用户只需定义Map和Reduce任务，MapReduce会自动处理并行任务的分配和管理。
数据模型和编程
MapReduce的数据模型基于“袋子”（bags），包含键值对。用户需要提供两个无状态函数来定义如何将输入对转换为输出对。
例子：单词计数
Map函数为每个文档中出现的每个单词发出一个中间对（word, 1）。Reduce函数则对每个单词的出现次数进行求和。
Spark：更高效的数据处理
动机和历史
Spark是为了解决MapReduce的一些局限性而开发的，例如严格的结构、复杂查询的困难和中间结果写入磁盘的低效。
弹性分布式数据集（RDD）
Spark的数据模型是基于RDD（Resilient Distributed Datasets），这些数据集存储在主内存中，以提高执行速度。
编程模型
Spark程序由两种操作符组成：转换（transformations）和动作（actions）。转换是延迟评估的，而动作是立即执行的。
例子：日志过滤
Spark代码示例，用于过滤出以“NullPointerException”开头并包含“SQLite”的日志行。
持久性
Spark允许在代码中的特定点进行持久化（或物化），以便在服务器失败时可以从这些点重新开始。
总结
MapReduce和Spark都是为了解决大规模并行数据处理而设计的。MapReduce是第一个这样的模型，但由于其一些局限性，Spark应运而生，提供了更多的灵活性和效率。Spark更接近于关系代数，允许持久化，并引入了新的数据模型，如DataFrames和Datasets，更好地模拟了关系数据模型。
