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大數(shù)據(jù)技術(shù)是怎么提高數(shù)據(jù)的處理速度的？
2019-05-09
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現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)越來(lái)越成熟，這也是很多人關(guān)注和學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的原因。而現(xiàn)在很多企業(yè)都開(kāi)始格外重視大數(shù)據(jù)技術(shù)，正是由于大數(shù)據(jù)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和利用，使得企業(yè)處理數(shù)據(jù)的速度大大提高。在這篇文章中我們就給大家介紹一下大數(shù)據(jù)技術(shù)是怎么提高數(shù)據(jù)的處理速度的。

其實(shí)大數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)處理速度的原因就是MapReduce。而大數(shù)據(jù)可以通過(guò)MapReduce這一并行處理技術(shù)來(lái)提高數(shù)據(jù)的處理速度。大家可能不知道的是，MapReduce的設(shè)計(jì)初衷是通過(guò)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。通常來(lái)說(shuō)，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(kāi)發(fā)并行應(yīng)用的門檻。這就是MapReduce倍受大家歡迎的原因。

那么什么是MapReduce呢？其實(shí)MapReduce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。而MapReduce的工作原理其實(shí)是先分后合的數(shù)據(jù)處理方式。Map就是分解，把海量數(shù)據(jù)分割成了若干部分，分給多臺(tái)處理器并行處理；Reduce就是合并，具體就是把各臺(tái)處理器處理后的結(jié)果進(jìn)行匯總操作以得到最終結(jié)果。而如果采用MapReduce來(lái)統(tǒng)計(jì)不同幾何形狀的數(shù)量，它會(huì)先把任務(wù)分配到兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，由兩個(gè)節(jié)點(diǎn)分別并行統(tǒng)計(jì)，然后再把它們的結(jié)果匯總，得到最終的計(jì)算結(jié)果。

那么MapReduce適合做什么工作呢？其實(shí)這個(gè)問(wèn)題是一個(gè)十分有價(jià)值的問(wèn)題，通常來(lái)說(shuō)，MapReduce適合進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能分析、日志分析、客戶營(yíng)銷、大規(guī)模索引等業(yè)務(wù)，并具有非常明顯的效果。通過(guò)使用MapReduce工具，可以大大降低工作時(shí)間，從而提高工作效率。

那么大家是否知道MapReduce與傳統(tǒng)的分布式并行計(jì)算環(huán)境MPI的區(qū)別是什么呢？其實(shí)MapReduce在其設(shè)計(jì)目的、使用方式以及對(duì)文件系統(tǒng)的支持等方面與MPI都有很大的差異，使其能夠更加適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的處理需求。

在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)MapReduce的相關(guān)知識(shí)，相信大家看了這篇文章以后已經(jīng)知道了MapReduce為什么能夠提高大數(shù)據(jù)的運(yùn)行處理速度，從而提高工作效率了吧？希望這篇文章能夠幫助到大家更好地進(jìn)行大數(shù)據(jù)行業(yè)的工作，使得日常工作更加得心應(yīng)手。

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