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法律研究Hadoop MapReduce程式設計的優勢
大資料基本上是一個涵蓋大型和複雜資料集的術語。為了處理它，與傳統型別相比，需要使用不同的資料處理應用程式。
雖然有各種應用程式可以處理和處理大資料，但基礎框架始終是Apache Hadoop。
什麼是Apache Hadoop？
Hadoop是一個用Java編寫的開源軟體框架，由兩個部分組成，一個是儲存部分，另一個是資料處理部分。儲存部分稱為Hadoop分散式檔案系統（HDFS），處理部分稱為MapReduce。
現在我們來看看Hadoop MapReduce程式設計提供的優勢。
MapReduce程式設計的優勢
MapReduce程式設計的優勢包括：
可擴充套件性
Hadoop是一個高度可擴充套件的平臺。這主要是因為它能夠跨大量伺服器儲存和分發大型資料集。這些伺服器可以是廉價的，並且可以並行執行。並且隨著每個伺服器的新增，都會增加更多的處理能力。
與無法擴充套件以處理海量資料的傳統關係資料庫管理系統（RDMS）相反，Hadoop MapReduce程式設計使企業組織能夠從大量節點執行應用程式，這些節點可能涉及使用數千TB的資料。
經濟高效的解決方案
Hadoop的高度可擴充套件結構也意味著它對需要儲存由當今需求決定的不斷增長的資料的企業來說，是一個非常經濟高效的解決方案。
對於傳統的關係資料庫管理系統，擴充套件到Hadoop可能的程度以處理資料，成本變得非常高。因此，許多企業將不得不縮減資料規模，並根據對某些資料可能比其他資料更有價值的假設實施分類。在此過程中，原始資料將不得不被刪除。這基本上是為了滿足短期優先事項，如果企業將來碰巧改變了計劃，則完整的原始資料集將無法用於以後使用。
Hadoop的橫向擴充套件架構與MapReduce程式設計相結合，允許以非常經濟的方式儲存和處理資料。它也可以在以後使用。事實上，成本節省是巨大的，每個TB資料的成本可以從數千降至數百。
靈活性
企業組織可以使用Hadoop MapReduce程式設計訪問各種新的資料來源，並對不同型別的資料進行操作，無論這些資料是結構化的還是非結構化的。這使他們能夠從他們可以訪問的所有資料中創造價值。
沿著這些思路，Hadoop支援多種可用於資料處理和儲存的語言。無論資料來源是社交媒體、電子郵件還是點選流，MapReduce都可以處理所有這些資料。此外，Hadoop MapReduce程式設計允許許多應用程式，例如推薦系統、日誌處理、營銷分析、資料倉庫和欺詐檢測。
快速
Hadoop使用稱為分散式檔案系統的儲存方法，該方法基本上實現了一個對映系統來定位叢集中的資料。用於資料處理的工具，例如MapReduce程式設計，通常也位於相同的伺服器中，這使得資料處理速度更快。
即使您碰巧正在處理大量非結構化資料，Hadoop MapReduce也只需幾分鐘即可處理TB級資料，以及數小時即可處理PB級資料。
安全性和身份驗證
安全是任何應用程式的重要方面。如果任何非法人員或組織訪問了貴組織的多個PB資料，則可能會在業務往來和運營方面對您造成巨大損害。
在這方面，MapReduce與HDFS和HBase安全一起工作，僅允許已批准的使用者對儲存在系統中的資料進行操作。
並行處理
MapReduce程式設計工作原理的主要方面之一是它以允許並行執行的方式劃分任務。
並行處理允許多個處理器承擔這些分開的任務，以便它們在更短的時間內執行整個程式。
可用性和彈性
當資料傳送到整個網路中的單個節點時，相同的資料集也會轉發到構成網路的其他眾多節點。因此，如果任何故障影響了特定節點，則始終存在其他副本，可以在需要時訪問它們。這始終確保資料的可用性。
Hadoop提供的最大優勢之一是其容錯能力。Hadoop MapReduce能夠快速識別發生的故障，然後應用快速且自動的恢復解決方案。這使得它在處理大資料方面成為一個改變遊戲規則的因素。
簡單的程式設計模型
在Hadoop MapReduce提供的眾多優勢中，最重要的一項是它基於一個簡單的程式設計模型。這基本上允許程式設計師開發可以更輕鬆有效地處理任務的MapReduce程式。
MapReduce的程式可以用Java編寫，這是一種不難掌握且使用廣泛的語言。因此，人們很容易學習和編寫滿足其資料處理需求的程式。
結論
在處理大型資料集方面，Hadoop的MapReduce程式設計允許以完全安全且經濟高效的方式處理如此大量的資料。在處理大型資料叢集方面，Hadoop也勝過關係資料庫管理系統。最後，許多企業已經意識到了Hadoop的承諾，並且隨著非結構化資料的不斷增長，它對企業的價值勢必會增長。
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