2.2　跟Hadoop的区别

对于初学者，特别是学习过一些Hadoop知识的读者，可能阅读到这里会产生疑惑，本书描述的分布式核心技术跟Hadoop之间的到底有哪些区别。

在表2-1中，我们全面列举两者之间的区别，但是仅供参考，不是对Hadoop产品持否认态度，我们一贯尊重Hadoop作者和Hadoop的使用者。

注意

该对比是在Fourinone-1.11.09版本，在2.0版以后的Fourinone打包部署提供了自动部署，并且增加了完整分布式文件操作功能。

表2-1　两个系统的比较

总结：Hadoop并不是为了追求一个并行计算的框架而设计，提供快捷和灵活的计算方式去服务各种计算场景，它更多的是一个分布式文件系统，提供文件数据的存储和查询，它的Map/Reduce更倾向于提供并行计算方式进行文件数据查询。

Fourinone和Hadoop运行Word Count的对比测试（平均4核4G配置，输入数据为文件）如表2-2所示。

表2-2　运行对比

N×4：Fourinone可以充分利用单机并行能力，4核计算机可以4个并行实例计算，Hadoop目前只能N×1；如果要完成20G的数据，实际上Fourinone只需要使用5台机器用60秒完成，比使用19台机器完成19G的Hadoop节省了14台机器，并提前了200多秒。