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MapReduce是倒退:拿它与关系数据库比较公平吗?

| 作者 Scott Delap 关注 0 他的粉丝 ,译者 宋玮 关注 0 他的粉丝 发布于 2008年1月20日. 估计阅读时间: 2 分钟 | AICon 关注机器学习、计算机视觉、NLP、自动驾驶等20+AI热点技术和最新落地成功案例。

最近David J. DeWitt和Michael Stonebraker在the Database Column上写了一篇文章试图将日益流行的MapReduce编程范式与关系数据库进行比较。该文章说道:

……作为数据处理范式,MapReduce代表着一个巨大退步。数据库社区已经学到了如下三个经验,这些经验从40年前IBM第一次在1968年发布IMS时就已经揭示出来了……根据迄今为止的评估实验,我们严重怀疑MapReduce应用程序能有多大伸缩性。此外,MapReduce的实现者应该好好学习近25年来的并行DBMS研究文献。

文章接着给罗列了如下判据:

  • MapReduce是一个糟糕的实现(与B-trees相比)
  • MapReduce不是革新
  • MapReduce缺乏某些特性(如装载和索引)
  • MapReduce与DBMS工具不兼容

博客界很快就声称这一比较及其理由都是漏洞百出的。Greg Jorgensen进行了逐条反驳。在这些条目中,他指出MapReduce不是数据库,而是用于分布式处理的算法技术,不能这么比较。Jorgensen建议更好的比较对象应该是SimpleDB:

……作者真正想抱怨的是分布式“云”数据管理系统,如亚马逊的SimpleDB;实际上,如果你将“MapReduce”换为“SimpleDB”,原文差不多就有意义了……

Rich Skrenta从打破习惯的角度发表了评论:

……打破了你的习惯的东西总是有些地方看不顺眼的。功能不足,发展得也不成熟。但要是在价格上能赢10倍,不牢靠的廉价货最终也会胜出。想想Linux对阵AT&T的Unix,或mysql对阵Oracle……

关于这篇文章冗长的争论和评论还可以从redditycombinator上找到。

查看英文原文:MapReduce A Step Backwards: Is Comparison to Relational Databases Fair?

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