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大数据技术是怎么提高数据的处理速度的？

2019-05-09

现如今，大数据技术越来越成熟，这也是很多人关注和学习大数据的原因。而现在很多企业都开始格外重视大数据技术，正是由于大数据技术的持续发展和利用，使得企业处理数据的速度大大提高。在这篇文章中我们就给大家介绍一下大数据技术是怎么提高数据的处理速度的。

其实大数据提高数据处理速度的原因就是MapReduce。而大数据可以通过MapReduce这一并行处理技术来提高数据的处理速度。大家可能不知道的是，MapReduce的设计初衷是通过大量廉价服务器实现大数据并行处理，对数据一致性要求不高，其突出优势是具有扩展性和可用性，特别适用于海量的结构化、半结构化及非结构化数据的混合处理。通常来说，MapReduce将传统的查询、分解及数据分析进行分布式处理，将处理任务分配到不同的处理节点，因此具有更强的并行处理能力。作为一个简化的并行处理的编程模型，MapReduce还降低了开发并行应用的门槛。这就是MapReduce倍受大家欢迎的原因。

那么什么是MapReduce呢？其实MapReduce是一套软件框架，包括Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段，可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。而MapReduce的工作原理其实是先分后合的数据处理方式。Map就是分解，把海量数据分割成了若干部分，分给多台处理器并行处理；Reduce就是合并，具体就是把各台处理器处理后的结果进行汇总操作以得到最终结果。而如果采用MapReduce来统计不同几何形状的数量，它会先把任务分配到两个节点，由两个节点分别并行统计，然后再把它们的结果汇总，得到最终的计算结果。

那么MapReduce适合做什么工作呢？其实这个问题是一个十分有价值的问题，通常来说，MapReduce适合进行数据分析、商业智能分析、日志分析、客户营销、大规模索引等业务，并具有非常明显的效果。通过使用MapReduce工具，可以大大降低工作时间，从而提高工作效率。

那么大家是否知道MapReduce与传统的分布式并行计算环境MPI的区别是什么呢？其实MapReduce在其设计目的、使用方式以及对文件系统的支持等方面与MPI都有很大的差异，使其能够更加适应大数据环境下的处理需求。

在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据技术MapReduce的相关知识，相信大家看了这篇文章以后已经知道了MapReduce为什么能够提高大数据的运行处理速度，从而提高工作效率了吧？希望这篇文章能够帮助到大家更好地进行大数据行业的工作，使得日常工作更加得心应手。

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