數(shù)據(jù)分析行業(yè)發(fā)展的時(shí)間也不短了，以前的數(shù)據(jù)發(fā)展成現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)了。因此有很多人擔(dān)憂，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法還是否能夠應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)，其實(shí)這個(gè)擔(dān)憂是正確的，我們不能總是想著一勞永逸，只有居安思危才能夠讓技術(shù)得到發(fā)展。下面我們就給大家介紹一下現(xiàn)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式和現(xiàn)今大數(shù)據(jù)的具體情況。

首先我們需要說的就是大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)處理需求。其實(shí)大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)來源非常豐富且數(shù)據(jù)類型多樣，存儲(chǔ)和分析挖掘的數(shù)據(jù)量龐大，對(duì)數(shù)據(jù)展現(xiàn)的要求較高，并且很看重?cái)?shù)據(jù)處理的高效性和可用性。但是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的方法有什么不足呢？傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對(duì)較小，大多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)即可處理。對(duì)依靠并行計(jì)算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)追求高度一致性和容錯(cuò)性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可用性和擴(kuò)展性。而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法是以處理器為中心，而大數(shù)據(jù)環(huán)境下，需要采取以數(shù)據(jù)為中心的模式，減少數(shù)據(jù)移動(dòng)帶來的開銷。因此，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法，已經(jīng)不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)的需求。所以說我們需要馬上解決這些問題。

那么大數(shù)據(jù)的處理流程有什么步驟呢？每個(gè)步驟需要什么工具呢？其實(shí)大數(shù)據(jù)的基本處理流程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程并無太大差異，主要區(qū)別在于：由于大數(shù)據(jù)要處理大量、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，所以在各個(gè)處理環(huán)節(jié)中都可以采用MapReduce等方式進(jìn)行并行處理。

那么大數(shù)據(jù)技術(shù)為什么能夠提高數(shù)據(jù)的處理速度呢？這是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)有并行處理的好工具，這個(gè)工具就是MapReduce。而大數(shù)據(jù)可以通過MapReduce這一并行處理技術(shù)來提高數(shù)據(jù)的處理速度。MapReduce的設(shè)計(jì)初衷是通過大量廉價(jià)服務(wù)器實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)并行處理，對(duì)數(shù)據(jù)一致性要求不高，其突出優(yōu)勢(shì)是具有擴(kuò)展性和可用性，特別適用于海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合處理。當(dāng)然，MapReduce將傳統(tǒng)的查詢、分解及數(shù)據(jù)分析進(jìn)行分布式處理，將處理任務(wù)分配到不同的處理節(jié)點(diǎn)，因此具有更強(qiáng)的并行處理能力。作為一個(gè)簡(jiǎn)化的并行處理的編程模型，MapReduce還降低了開發(fā)并行應(yīng)用的門檻。這是因?yàn)镸apReduce是一套軟件框架，包括Map（映射）和Reduce（化簡(jiǎn)）兩個(gè)階段，可以進(jìn)行海量數(shù)據(jù)分割、任務(wù)分解與結(jié)果匯總，從而完成海量數(shù)據(jù)的并行處理。

關(guān)于MapReduce的具體情況我們就給大家介紹到這里了，通過這篇文章我們不難發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具是不能夠應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的，不過MapReduce可以能夠更高效地解決問題。