RDBS：关系型数据库
MapReduce:非关系型数据管理技术的代表
前者要求高度的一致性和正确性。
挑战： 数据量的增大；数据深度分析（复杂分析，而不是简单生成报表 如对现有数据获取知识加以利用。）
杂乱的数据：非结构化数据，半结构化数据。
MapReduce技术框架：分布式文件系统，并行编程模型，并行执行引擎。
分布式文件系统：
run in 大规模集群，使用廉价机器，数据以键值对进行存储。文件系统采用元数据集中管理，
数据块分散存储，通过数据复制（至少三个备份）实现高度容错。采用大块存储（64或128MB为一块）。
MapReduce并行编程模型：
把计算过程分为Map，Reduce阶段。Map函数处理键值对，产生中间键值对，Reduce函数用来合并具有相同的Key值
的中间键值对，输出最终结果。
