Hadoop MapReduce编程的优势

大数据基本上是一个涵盖大型和复杂数据集的术语。为了处理它，与传统类型相比，需要使用不同的数据处理应用程序。

虽然有各种应用程序可以处理和处理大数据，但基础框架始终是Apache Hadoop。

什么是Apache Hadoop？

Hadoop是一个用Java编写的开源软件框架，由两个部分组成，一个是存储部分，另一个是数据处理部分。存储部分称为Hadoop分布式文件系统（HDFS），处理部分称为MapReduce。

现在我们来看看Hadoop MapReduce编程提供的优势。

MapReduce编程的优势

MapReduce编程的优势包括：

可扩展性

Hadoop是一个高度可扩展的平台。这主要是因为它能够跨大量服务器存储和分发大型数据集。这些服务器可以是廉价的，并且可以并行运行。并且随着每个服务器的添加，都会增加更多的处理能力。

与无法扩展以处理海量数据的传统关系数据库管理系统（RDMS）相反，Hadoop MapReduce编程使企业组织能够从大量节点运行应用程序，这些节点可能涉及使用数千TB的数据。

经济高效的解决方案

Hadoop的高度可扩展结构也意味着它对需要存储由当今需求决定的不断增长的数据的企业来说，是一个非常经济高效的解决方案。

对于传统的关系数据库管理系统，扩展到Hadoop可能的程度以处理数据，成本变得非常高。因此，许多企业将不得不缩减数据规模，并根据对某些数据可能比其他数据更有价值的假设实施分类。在此过程中，原始数据将不得不被删除。这基本上是为了满足短期优先事项，如果企业将来碰巧改变了计划，则完整的原始数据集将无法用于以后使用。

Hadoop的横向扩展架构与MapReduce编程相结合，允许以非常经济的方式存储和处理数据。它也可以在以后使用。事实上，成本节省是巨大的，每个TB数据的成本可以从数千降至数百。

灵活性

企业组织可以使用Hadoop MapReduce编程访问各种新的数据源，并对不同类型的数据进行操作，无论这些数据是结构化的还是非结构化的。这使他们能够从他们可以访问的所有数据中创造价值。

沿着这些思路，Hadoop支持多种可用于数据处理和存储的语言。无论数据源是社交媒体、电子邮件还是点击流，MapReduce都可以处理所有这些数据。此外，Hadoop MapReduce编程允许许多应用程序，例如推荐系统、日志处理、营销分析、数据仓库和欺诈检测。

快速

Hadoop使用称为分布式文件系统的存储方法，该方法基本上实现了一个映射系统来定位集群中的数据。用于数据处理的工具，例如MapReduce编程，通常也位于相同的服务器中，这使得数据处理速度更快。

即使您碰巧正在处理大量非结构化数据，Hadoop MapReduce也只需几分钟即可处理TB级数据，以及数小时即可处理PB级数据。

安全性和身份验证

安全是任何应用程序的重要方面。如果任何非法人员或组织访问了贵组织的多个PB数据，则可能会在业务往来和运营方面对您造成巨大损害。

在这方面，MapReduce与HDFS和HBase安全一起工作，仅允许已批准的用户对存储在系统中的数据进行操作。

并行处理

MapReduce编程工作原理的主要方面之一是它以允许并行执行的方式划分任务。

并行处理允许多个处理器承担这些分开的任务，以便它们在更短的时间内运行整个程序。

可用性和弹性

当数据发送到整个网络中的单个节点时，相同的数据集也会转发到构成网络的其他众多节点。因此，如果任何故障影响了特定节点，则始终存在其他副本，可以在需要时访问它们。这始终确保数据的可用性。

Hadoop提供的最大优势之一是其容错能力。Hadoop MapReduce能够快速识别发生的故障，然后应用快速且自动的恢复解决方案。这使得它在处理大数据方面成为一个改变游戏规则的因素。

简单的编程模型

在Hadoop MapReduce提供的众多优势中，最重要的一项是它基于一个简单的编程模型。这基本上允许程序员开发可以更轻松有效地处理任务的MapReduce程序。

MapReduce的程序可以用Java编写，这是一种不难掌握且使用广泛的语言。因此，人们很容易学习和编写满足其数据处理需求的程序。

结论

在处理大型数据集方面，Hadoop的MapReduce编程允许以完全安全且经济高效的方式处理如此大量的数据。在处理大型数据集群方面，Hadoop也胜过关系数据库管理系统。最后，许多企业已经意识到了Hadoop的承诺，并且随着非结构化数据的不断增长，它对企业的价值势必会增长。

Samual Sam

更新于： 2020年1月16日

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