来自IDC的最新研究显示，2011年全球Hadoop-MapReduce生态系统软件市场收入大约是7700万美元，预计2016年将增长至8.128亿美元，复合年增长率(CAGR)达到60.2%。
IDC信息管理软件研究项目副总裁Carl Olofson表示：“Hadoop和MapReduce正在席卷软件市场，激发广泛的项目——收集结构化和非结构化数据;生成用于回答单一问题的输出结果;作为其他一系列问题、查询或者搜索的基础;或被加载至数据仓库用于更加系统化和可重复的查询。”
IDC商业分析解决方案副总裁Dan Vesset表示：“Hadoop和MapReduce市场的发展将与Linux生态系统的创建保持一致。在未来十年中，大部分收入将来自于硬件、应用、应用开发和开发软件厂商，老牌IT提供商和新兴厂商将获得超过3亿美元的风投资金。”
IDC研究标明，这个市场的主要驱动力之一就是来自于社交媒体和其他Web应用的互动、态度和行为数据越来越多，对于挖掘这些数据以充分发挥其价值的需求也越来越强烈。除了缺乏工具和有经验的人员之外，未来一段时间开源厂商和封闭源代码厂商之间的竞争可能会成为阻碍其增长的因素之一，因为前者会迫使后者降低许可费用，导致软件收入增幅放缓。
在mapreduce中设计了Speculator接口作为推断执行的统一规范，DefaultSpeculator作为一种服务在实现了Speculator的同时继承了AbstractService，DefaultSpeculator是mapreduce的默认实现。
据测试结果得知，在使用了206个EC2节点的情况下，Spark将排序用时缩短到了23分钟。这意味着在使用十分之一计算资源的情况下，相同数据的排序上，Spark比MapReduce快3倍！
这篇文章将介绍基于物品的协同过滤推荐算法案例在TDWSpark与MapReudce上的实现对比，相比于MapReduce，TDWSpark执行时间减少了66%，计算成本降低了40%。
过去两年，Hadoop社区对MapReduce做了很多改进，但关键的改进只停留在了代码层，Spark作为MapReduce的替代品，发展很快，其拥有来自25个国家超过一百个贡献者，社区非常活跃，未来可能取代MapReduce。
在Mapreduce 的程序设计中，有时候会遇到多文件输出的使用，目前总结为两种方法：第一种方法：使用MultipleOutputFormat，第二种方式：使用MultipleOutputs。
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