hadoop与mapredce对比大数据开源框架：

hadoop与mapredce对比，大数据时代，企业对大数据的处理和分析能力越来越强。目前主流的数据处理技术是分布式存储、并行计算和实时分析等。其中，最常用的是hadoop和mapredce这两种技术。

下面小编就为大家介绍一下这两者之间有什么区别以及各自的特点和应用领域！

1. 概念不同 ：hdfs是一种分布式的文件系统，它是一个高可用性的海量数据存储系统； mr 是一个高性能的并行计算平台（多核），用于大规模数据的处理； hadoop 是基于java的大规模并行处理框架。

2. 部署方式不同 ：hadoop 的部署需要配置服务器集群来支持多个节点同时运行；而 mr 的安装则相对简单得多。

3. 性能区别 ：hadoop 和 mr 在理论上都是性能非常高的分布式架构，但是两者在实际上的应用场景还是有很大区别的。

4. 数据类型差异 ：hdfs 存储的对象主要是文本型数据和关系型数据库中的表结构信息等；而 rdbms 中保存的信息则是关系型的数据库中字段之间的关系及约束等信息。

5. 使用范围不同： hdfs 主要应用于大型互联网网站或者超大规模的在线服务上，例如电商网站、社交网站等在线服务上；而 rdbms 一般被用在传统的行业应用中如电信运营商、金融保险机构等等这些传统行业里

6. 成本区别： hadoop 由于使用 java 语言编写所以成本较低一些； 而 rdbms 因为使用了 nosql 技术所以成本较高一些。（1）. 效率更高；（2）. 更安全；（3）. 更可靠；（4）. 易用性更好；（5）. 可扩展性更强；（6） .易于管理维护；（7）.可移植性好