1. Hadoop提供了一个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. MapReduce是一个批量查询处理器，并且它能够在合理的时间范围内处理针对整个数据集的即时查询。
3. MapReduce适合一次写入、多次读取数据的应用，而关系型数据库更适合持续更新的数据集。二者的比较如表所述：
表1 关系型数据库和MapReduce的比较
| 传统关系型数据库 | MapReduce | |
| 数据大小 | GB | PB |
| 访问 | 交互式和批处理 | 批处理 |
| 更新 | 多次读写 | 一次写入、多次读取 |
| 结构 | 静态模式 | 动态模式 |
| 完整性 | 高 | 低 |
| 横向扩展 | 非线性 | 线性 |
4. MapReduce对半结构化和非结构化数据非常有效(如文本或图像)，因为MapReduce输入的键和值并不是数据固有的属性，而是由分析数据的人员来选择的。而关系型数据往往是规范的，以保持数据的完整性且不含冗余。
MapReduce是一种线性可伸缩的编程模型。程序员编写两个函数：map和reduce，在每个函数定义一个键/值对集合到另一个键/值对集合的映射。这些函数无需关注数据集及其所用集群的大小，因此可以原封不动地应用到小规模或大规模数据集。
数据本地化特性是MapReduce的核心特征，MapReduce的设计目标是服务于那些只需数分钟或数小时即可完成的作业，并且运行于内部通过高速网络连接的单一数据中心内，并且该数据中心内的计算机需要由可靠的、定制的硬件构成。
5. Apache Hadoop的生态圈
1) Common: 一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口。
2) Avro：一种支持高效、跨语言的RPC以及永久存储数据的序列化系统。
3) MapReduce：分布式数据处理模型和执行环境，运行于大型商用集群。
4) HDFS：分布式文件系统，运行于大型商用集群。
5) Pig：一种数据流语言和运行环境，用以检索非常大的数据集。
6) Hive：分布式、按列存储数据库，管理HDFS中存储的数据，并提供基于SQL的查询语言用以查询数据。
7) HBase：分布式、按列存储的数据库，使用HDFS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量式和点查询。
8) ZooKeeper：分布式、可用性高的协调服务。
9) Sqoop：在数据库和HDFS之间高效传输数据的工具。