mapreduce和hbase有什么区别？
mapreduce和hbase区别是
Mapreduce是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行操作。Concepts#34Map#34和#34Reduce#34，以及主要思想，都来自函数式编程语言，有向量编程语言。特点。这种模型极大地方便了程序员在分布式系统上运行程序，而无需分布式并行编程。当前的软件实现是指定一个映射函数，用于将一组键-值对映射到一组新的键-值对，并指定并发Reduce。函数来确保所有映射的键值对共享同一个键组。
Hbase是一个分布式、面向列的开源数据库。这项技术来自Googlepaper"Bigtable:结构化数据的分布式存储系统"作者费伊·张。就像Bigtable用Google文件一样。与文件系统提供的分布式数据存储一样，Hbase在Hadoop上提供了类似于Bigtable的功能。Hbase是ApacheHadoop项目的子项目。Hbase不同于一般的关系数据库，是一种适合非结构化数据存储的数据库。另一个区别是Hbase基于列而不是行。
mapreduce主从节点叫什么？
MapReduce是一个主从结构，包括一个名为JobTracker的主节点和几个名为TaskTrackers的从节点。
JobTracker负责接收客户提交的计算任务，将计算任务分配给tasktracker执行，并监控tasktracker的执行情况。TaskTrackers负责执行JobTracker分配的计算任务。该模型可以隐藏并发、容错、数据和负载平衡的细节。
什么是大数据批量计算？
大规模批量计算是对存储的静态数据进行大规模并行批量计算。批处理计算是一种批处理、高延迟、主动的计算。传统上我们认为线下和批量是等价的，其实并不准确。离线计算一般是指数据处理的延迟。这里有两个方面。第一层意思是数据延迟，第二层意思是时间处理延迟。当数据是实时的时候，假设一种情况:当我们有一个非常强大的硬件系统，可以毫秒级处理Gb级的数据，那么批量计算也可以毫秒级得到统计结果。商界常见的大规模批量计算框架:Tez，MapReduce，Hive，Spark，Pig，ApacheBeam，大数据的编程模型。