最近David J. DeWitt和Michael Stonebraker在the Database Column上写了一篇文章试图将日益流行的MapReduce编程范式与关系数据库进行比较。该文章说道：

……作为数据处理范式，MapReduce代表着一个巨大退步。数据库社区已经学到了如下三个经验，这些经验从40年前IBM第一次在1968年发布IMS时就已经揭示出来了……根据迄今为止的评估实验，我们严重怀疑MapReduce应用程序能有多大伸缩性。此外，MapReduce的实现者应该好好学习近25年来的并行DBMS研究文献。

文章接着给罗列了如下判据：

• MapReduce是一个糟糕的实现（与B-trees相比）
• MapReduce不是革新
• MapReduce缺乏某些特性（如装载和索引）
• MapReduce与DBMS工具不兼容

博客界很快就声称这一比较及其理由都是漏洞百出的。Greg Jorgensen进行了逐条反驳。在这些条目中，他指出MapReduce不是数据库，而是用于分布式处理的算法技术，不能这么比较。Jorgensen建议更好的比较对象应该是SimpleDB：

……作者真正想抱怨的是分布式“云”数据管理系统，如亚马逊的SimpleDB；实际上，如果你将“MapReduce”换为“SimpleDB”，原文差不多就有意义了……

Rich Skrenta从打破习惯的角度发表了评论：

……打破了你的习惯的东西总是有些地方看不顺眼的。功能不足，发展得也不成熟。但要是在价格上能赢10倍，不牢靠的廉价货最终也会胜出。想想Linux对阵AT&T的Unix，或mysql对阵Oracle……

关于这篇文章冗长的争论和评论还可以从reddit和ycombinator上找到。

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