大数据处理培训班：MapReduce数据处理方法

大数据时代的数据，被赋予了更大的价值，基于海量大数据来进行价值分析和挖掘，能够使得企业获得更大的前瞻优势，在行业的发展当中占据先机。企业对大数据重视，对大数据技术人才也重视。今天的大数据处理培训班分享，我们来聊聊MapReduce数据处理方法。

进入大数据时代，传统的数据处理方法已经不能满足现阶段的需求，这是现实。大数据的典型特征，数据来源广、数据类型多样、数据新增快等，都成为实现大数据处理需要克服的问题。


大数据背景下，数据处理，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。
难度大增，而传统的数据处理工具，在数据存储、管理、分析上，都不能跟上新的需求。

以Hadoop为首的大数据技术框架，实现了对大批量数据的并行计算，其核心计算组件MapReduce，在面对海量的结构化的半结构化的数据，能够实现高效率的批处理。

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。

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。

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。

MapReduce的工作原理其实是先分后合的数据处理方式。Map即“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即“合并”，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。

关于大数据处理培训班，MapReduce数据处理方法，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据处理需求在随着大数据发展而变化，但是在离线批处理领域，MapReduce始终占据重要地位，学习当中需要牢牢掌握。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据技术培训班，本月正在招生中，课程大纲及试听课程可联系客服领取！