1樓：Davidsun
MapReduce 和並行程式設計解決的是不同層面的問題，有沒有必要看需求。
MapReduce 解決的問題是當資料量巨大時，如何把乙個業務流程拆分成標準化的步驟，每一步都包含了 map/shuffle/reduce 三個環節。這樣做能夠讓整個業務流程由很多 worker 執行（注意，這些 worker 可以跑在一台物理計算機上，也可以跑在多台物理計算機上）。
並行程式設計解決的問題是如何有效地運用多執行緒模型，比如，在 MapReduce 當中，一台物理計算機可以啟動多個 worker。應該說，並行程式設計是 MapReduce 的基礎，否則 worker 和 master 之間都無法 communicate。
當有了 MapReduce 後，很多平行計算的問題都可以用框架搞定，所以不了解並行程式設計的人也可以寫 MapReduce。當然，again，有沒有必要學並行程式設計看需求。
2樓：春祈Simpray
剛看到這個問題。。。舉個簡單的例子吧：
現在超算的算力中，大部分都是由顯示卡等加速卡提供的，而非CPU。所以單純的MapReduce還無法發揮超算的能力，需要配合OpenCL與CUDA等。
3樓：胡辛遙
我個人理解MapReduce現在主要是用於離線的大資料計算。一般來說程式不是特別好寫和除錯，所以現在有一些開源軟體來封裝其細節，比如Hive和Pig等等。我們還需要處理實時的分布式計算。
4樓：Eleforest
map/reduce只是一種分布式變成框架，是問題的解決方式。而你問題中提到的並行程式設計，更多是一種計算方式或者說計算理論。MR和並行程式設計是兩個範疇的問題，因此沒法對比，我的看法是，有了MR與學習並行程式設計實際上沒有關係
5樓：李傑輝
當然有，MapReduce的思想很簡單卻很強大，但是MapReduce不是萬能的。而且MapReduce是屬於分布式計算，並不等同於平行計算
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