Apriori 算法是一种用于关联规则挖掘的经典算法。它用于在大规模数据集中发现频繁项集，进而生成关联规则。关联规则揭示了数据集中项之间的关联关系，常被用于市场篮分析、推荐系统等应用。Apriori 算法的主要优点是它相对简单，并且易于理解和实现。然而，在处理大规模数据集时，它可能面临性能挑战。后续的改进算法，如 FP-Growth 等，通过不同的方式优化了频繁项集的发现过程，提高了算法的效率。

源于Google的MapReduce论文(2004年12月)Hadoop的MapReduce是Google论文的开源实现MapReduce优点: 海量数据离线处理&易开发MapReduce缺点: 实时流式计算。

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总之，Hive和HBase是在大数据领域中用于不同目的的两个重要工具。Hive主要用于数据分析和查询，而HBase用于实时读写操作的分布式数据库。