目前為止, 你必須肯定熟悉的名詞大數據. 如果不, 大數據是基本覆蓋大型，複雜數據集的一個術語. 為了處理大數據, 1要求使用比通常使用的傳統類型的不同數據處理的應用程序.
那麼究竟是不同的數據處理應用程序? 雖然有一些讓大數據的處理和加工各種應用, 基本框架一直是Apache的Hadoop的的.
什麼是Hadoop的Apache的?
Hadoop是用Java編寫的一個開源軟件框架，包括兩部分, 它們是存儲部，另一個是數據處理部. 存儲部分被稱為Hadoop分佈式文件系統 (HDFS) 並且處理部分稱為MapReduce的.
在這裡，在這篇文章中, 我們就一起來看看到由Hadoop的MapReduce編程帶來的優勢.
MapReduce編程的優點
MapReduce編程的優點是 -
Scalability
Hadoop的恰好是一個平台，該平台是高度可擴展的. 這在很大程度上是因為它的跨服務器充沛的大型數據集存儲，以及分發的能力. 這些服務器可以是廉價的，他們也並行操作. Also, 服務器的加入只是增加了處理能力.
違背了傳統的關係數據庫管理系統 (關係數據庫管理系統) 不能以處理海量數據規模, Hadoop的MapReduce編程使企業組織運行的節點的數量龐大的應用程序，也涉及到數據的幾千TB的用法.
成本效益的解決方案
Hadoop的高度可擴展的結構也意味著它要像對於需要不斷增長的存儲企業數據的一個非常具有成本效益的解決方案.
在傳統的關係數據庫管理系統的情況下, 它成為大量成本過高擴展到可以使用Hadoop的度, 只是處理數據. 因此, 許多企業不得不縮減數據，並根據一定的數據怎麼可能是最有價值的假設進一步落實分類. 正在進行中, 原始數據將不得不被刪除, 考慮到他們將涉及存儲成本巨大. 這基本上供應短期內的優先事項, 而如果一個企業發生的地方改變其計劃的路線, 一套完整的原始數據將是以後無法使用.
在一個完全不同的說明, Hadoop的橫向擴展架構, 隨著MapReduce編程, 允許數據的存儲和處理在非常經濟的方式，也為在稍後的時間使用. In fact, 節約成本是巨大和成本能夠降低千元/萬的數字上百數字數據的每TB的.
靈活性
企業組織可以利用的Hadoop MapReduce編程來訪問數據的各種新的來源，也對數據類型進行操作, 無論是結構化或非結構化. 這使他們能夠從所有可被他們訪問的數據產生價值.
沿著這樣線, Hadoop的提供，可用於數據處理和存儲大量語言的支持. 是否該數據源是社交媒體, email, 或點擊, MapReduce的可以在所有這些工作. Also, Hadoop的MapReduce編程允許許多應用, 如推薦系統, 原木加工, 營銷分析, 數據和欺詐檢測的倉儲.
快速
Hadoop的使用被稱為分佈式文件系統的存儲方法, 這基本上實現了映射系統中的簇來定位數據. 用於數據處理的工具, 如MapReduce編程, 通常也位於非常相同的服務器, 這允許更快的數據處理.
即使你碰巧要處理大量的數據，這些數據是非結構化的, Hadoop的MapReduce的需要幾分鐘來處理TB級的數據, 和小時PB級數據.
安全和認證
安全性是任何應用的一個重要方面. 如果任何非法人或組織能夠獲得組織的數據的數PB, 它可以做你的業務往來和操作方面大量的傷害.
在這方面, MapReduce的工作原理與HDFS和HBase的安全，允許只批准用戶在存儲在系統中的數據進行操作.
並行處理
之一的MapReduce編程的工作的主要方面是，它劃分任務的方式，使並聯其執行.
並行處理允許多個處理器來承擔這些任務劃分, 使得它們在更短的時間運行整個程序.
可用性和彈性性質
當數據被發送到單個節點在整個網絡中, 非常同一組數據也被轉發到其他眾多節點組成的網絡. Thus, 如果有，影響特定節點的任何失敗, 總有每當需要可能出現仍然可以訪問其它拷貝. 這始終確保數據的可用性.
一個由Hadoop的所提供的最大的優點就是它的容錯. Hadoop的MapReduce的已迅速地識別故障發生，然後申請一個快速和自動恢復解決方案的能力. 這使得一個改變遊戲規則，當談到大數據處理.
編程的簡單模型
在各種優勢的Hadoop MapReduce的報價, 其中最重要的是，事實上，它是基於一個簡單的編程模型. 這基本上可以讓程序員開發出能夠更輕鬆，高效地處理任務MapReduce程序.
為的MapReduce程序可以用Java編寫, 這是不是很辛苦皮卡，也廣泛使用的語言. Thus, 很容易讓人們學習和編寫程序，以滿足他們的數據處理需要足夠.
結論
當涉及大數據集的處理, Hadoop的MapReduce編程允許這種大量數據的處理完全符合安全和成本效益的方式. Hadoop的也勝之關係數據庫管理系統，當談到大數據集群的處理. Finally, 許多企業已經認識到Hadoop的持有承諾，當務之急是非結構化數據的不斷增加其價值的企業將增長.
