以后可以将为MongoDB编写的map-reduce算法移植到Hadoop吗？
在我们公司中，我们有一个包含大量非结构化数据的MongoDB数据库，我们需要在该数据库上运行map-reduce算法来生成报告和其他分析。我们提供两种方法来执行所需的分析： 一种方法是将数据从MongoDB提取到Hadoop集群，然后完全在Hadoop平台中进行分析。但是，这需要在准备平台（软件和硬件）以及教育团队使用Hadoop并为其编写映射减少任务方面进行大量投资。 另一种方法是将我们的精力放在设计map-reduce算法上，然后在MongoDB map-reduce功能上运行这些算法。这样，我们可以创建可以生成报告的最终系统的初始原型。我知道MongoDB的map-reduce功能与Hadoop相比要慢得多，但是目前数据还不算大，这使得它成为瓶颈，至少在接下来的六个月内不会。 问题是，使用第二种方法并为MongoDB编写算法，是否可以将它们稍后以很少的修改和算法重新设计移植到Hadoop？MongoDB仅支持JavaScript，但是易于处理编程语言上的差异。但是，MongoDB和Hadoop的map-reduce模型之间是否存在根本差异，可能迫使我们重新设计算法以实质性地移植到Hadoop？