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Chronicle translation error

ch10.md

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 # 10. 批处理 
 
 ![](img/ch10.png)
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 > 带有太强个人色彩的系统无法成功。当最初的设计完成并且相对稳定时，不同的人们以自己的方式进行测试，真正的考验才开始。
 >
 > ——高德纳
@@ -531,6 +531,7 @@ top5.each{|count, url| puts "#{count} #{url}" }                   # 5
 
 ​	虽然MapReduce在2000年代后期变得非常流行，并受到大量的炒作，但它只是分布式系统的许多可能的编程模型之一。对于不同的数据量，数据结构和处理类型，其他工具可能更适合表示计算。
 
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 ​	不管如何，我们在这一章花了大把时间来讨论MapReduce，因为它是一种有用的学习工具，它是分布式文件系统的一种相当简单明晰的抽象。在这里，**简单**意味着我们能理解它在做什么，而不是意味着使用它很简单。恰恰相反：使用原始的MapReduce API来实现复杂的处理工作实际上是非常困难和费力的 —— 例如，任意一种连接算法都需要你从头开始实现【37】。
 
 ​	针对直接使用MapReduce的困难，在MapReduce上有很多高级编程模型（Pig，Hive，Cascading，Crunch）被创造出来，作为建立在MapReduce之上的抽象。如果你了解MapReduce的原理，那么它们学起来相当简单。而且它们的高级结构能显著简化许多常见批处理任务的实现。