1 数据存储与分析
为什么要创造（发明/使用）Hadoop？Hadoop的存在有什么意义？
数据的存储面临一系列的问题：
虽然磁盘存储容量快速增加，但访问速度并没有太大的变化。
- 一个简单的解决办法：从多个磁盘上读取数据。例如，有100个磁盘，每个磁盘存储1%的数据，进行并行读取。
要实现对多个磁盘数据的并行读写，还有更多的问题要解决。
硬件故障
内容：使用多个硬件时，其中任一硬件发生故障的概率非常高。
解决办法：
(1)备份，系统保数据的冗余复本。例如冗余磁盘阵列（RAID）
(2)Hadoop的文件系统，即HDFS（Hadoop distributed FileSystem）。分布式系统允许结合多个来源的数据进行分析，保证其正确性是一个难题。
MapReduce提出了一个模型，将上述磁盘读写的问进行抽象，转换为对一个数据集（由键/值对组成）的计算。该计算由map和Redcuce两部分组成，并且只有这两部分提供对外的接口。
总之，Hadoop有着可靠的共享存储和分析系统。HDFS实现存储，而MapReduce实现分析处理，这两部分是Hadoop的核心。
2 与其他系统相比
使用其他系统不能解决上面的问题吗？为什么必须使用Hadoop？
MapReduce的查询处理比较蛮力，因为每个查询需要处理整个数据集（或至少数据集的很大一部分）。
反过来想，这也是Hadoop的优秀之处。MapReduce是一种批量查询处理器，能够在合理的时间内，处理针对整个数据集的即时（ad hoc）查询。
3 关系型数据库管理系统
为什么不用数据库做批量分析，而需要MapReduce呢？
数据库也可以对大规模数据进行批量分析，例如使用SQL Server的SQL语言，就可以进行批量查询处理，那为什么不这样使用呢？
因为数据库查询时，寻址时间远远慢于传输速率。（寻址也就是将磁头移动到特定磁盘位置进行读写操作的过程。）
这部分的标题为什么取名为”关系型数据库呢？MapReduce与关系型数据库有什么关系吗？”
首先，什么是关系型数据库？
关系型数据库是一种二维表格模型，是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。
然后，MapReduce与关系型数据库有什么联系呢？
在许多情况下，MapReduce可以视为关系型数据库管理系统的补充。为什么呢？