分散式檔案系統中的mapreduce是Hadoop的基礎資料儲存方式。資料的存取在計算機中以以靜態的狀態存在。靜態區和常量區以及本地方法棧和程式計數器都是高效的計算機記憶體。堆heap的設計實現是物件導向程式設計的資料體現模型。現代的分散式檔案系統設計服務於J2EE的企業級版本是Hadoop。資料的存取以key-value 的形式。Java中的程式設計技術Map資料結構節點元素涉及到大量的key-value.
資料項集合entryset篩選重複的key-value資料項。陣列在程式設計中是基礎的資料結構。陣列的構建會基於程式開發者對資料型別所佔用的大小進行記憶體分配。位元組分為8個位元位。陣列的元素的第一個位元組就是當前元素資料的記憶體定址指標。Hadoop中的mapper和reducer對資料key-value的map映像和reduce資料篩選。select the right key and value based on users’ map input and data reduce. 指標和資料基於陣列，key&value設計在Map元素中。
namenode統計整個分散式檔案系統的節點名稱。節點名稱列表會服務於資料服務助手datanodehelper選擇相應的叢集中的主機。masternode備份為資料節點 datanode slave.任務分配承接使用者請求，作業排程處理資料的初始化方式。
mapreduce的資料統計處理結果以片段的方式構建主機節點的查詢。計算機程式設計的歸根到底是基於記憶體的定址操作。選址表生成定址表。指標在於資料記錄的索引。JavaEE中的Interface DI 首先是介面定址，Mybatis使用Mapper預存一些資料的查詢結果。C++中的虛表存取函式指標，回撥介面維護虛表中的函式指標呼叫。
Hadoop叢集搭建有主節點masternode,備份節點datanode slave. Datanode helper, job tracker, task list. Namenode 以及機架的設定是整個叢集的生態圈。叢集的搭建有遠端同步和本地備份。JavaEE後端的分散式檔案叢集節點數量服務於商業資料庫。基本的節點設定海量儲存資料。