传统的 MapReduce 模型要求每一轮 MapReduce 操作之后，数据必须落地到分布式文件系统上（比如 HDFS 或MaxCompute 表）。而一般的 MapReduce 应用通常由多个 MapReduce 作业组成，每个作业结束之后需要写入磁盘，接下去的Map 任务很多情况下只是读一遍数据，为后续的 Shuffle 阶段做准备，这样其实造成了冗余的 IO 操作。
MaxCompute 的计算调度逻辑可以支持更复杂编程模型， 针对上述的情况，可以在 Reduce 后直接执行下一次的 Reduce操作，而不需要中间插入一个 Map 操作。因此，MaxCompute 提供了扩展的 MapReduce 模型，即可以支持 Map后连接任意多个 Reduce 操作，比如 Map > Reduce > Reduce。
Hadoop Chain Mappper/Reducer 也支持类似的串行化 Map 或 Reduce 操作，但和 MaxCompute 的扩展 MapReduce（MR
2）模型有本质的区别。
因为 Chain Mapper/Reducer 还是基于传统的 MapReduce 模型，只是可以在原有的 Mapper 或Reducer 后面，再增加一个或多个 Mapper 操作（不允许增加Reducer）。这样的好处是：您可以复用之前的 Mapper业务逻辑，可以把一个 Map 或 Reduce 拆成多个 Mapper 阶段，但本质上并没有改变底层的调度和 I/O 模型。
与
MaxCompute MapReduce 相比，MR
2 在 Map/Reduce 等函数编写方式上基本一致。较大的不同点发生在作业时。更多详情请参见
扩展 MapReduce 示例。
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MaxCompute 的扩展MapReduce（MR2）模型确实为大数据处理提供了更高效、灵活的计算方式，与传统的Hadoop MapReduce相比，它在减少冗余I/O操作和优化调度逻辑方面有显著优势。下面我将详细解释这些差异和优势：
直接连接Reduce操作：MaxCompute允许在一次Reduce操作之后直接进行下一次Reduce，无需中间插入Map步骤。这意味着数据在内存中可以直接流动到下一个处理阶段，减少了不必要的磁盘读写，从而提升了整体处理效率。
多级Reduce：支持Map后连接任意多个Reduce操作（Map > Reduce... > Reduce），这种设计能够更好地适应复杂的数据处理流程，使得数据处理链路更加紧凑和高效。
优化的I/O和调度：由于减少了数据落地到磁盘的次数，MaxCompute MR2模型有效降低了I/O开销，同时其内部的计算调度逻辑针对大规模数据处理进行了优化，进一步提高了执行效率。
编程模型的灵活性：尽管在函数编写方式上与传统MapReduce相似，但MaxCompute MR2通过提供更高级别的抽象，使得开发者可以更容易地构建复杂的处理流程，而不需要过多关注底层的资源管理和调度细节。
限制性：Hadoop的Chain Mapper/Reducer虽然允许在Mapper或Reducer之后串联多个Mapper操作，但它不支持连续的Reducer操作，这限制了对某些复杂数据流处理场景的直接适用性。
I/O模式不变：尽管Chain技术有助于复用代码和模块化处理逻辑，但它没有改变Hadoop MapReduce的基本I/O模型，即每个作业结束后数据仍需写入分布式文件系统，这导致了额外的存储和读取成本。
调度和资源管理：Hadoop的调度和资源管理相对基础，相比之下，MaxCompute的调度逻辑更为先进，能更好地处理大规模数据集和复杂计算任务，提供更高的吞吐量和更低的延迟。
MaxCompute的扩展MapReduce模型（MR2）通过减少不必要的磁盘交互、支持多级Reduce操作以及优化的调度机制，为大数据处理提供了更高效的解决方案。与Hadoop的Chain Mapper/Reducer相比，它在处理复杂数据流程时展现出更高的性能和灵活性，更适合大规模数据处理场景的需求。
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