Hadoop MapReduce 编程的优势
大数据基本上是一个涵盖大型复杂数据集的术语。与传统类型的数据处理应用程序相比，处理大数据需要使用不同的数据处理应用程序。
虽然有各种各样的应用程序可以处理大数据，但其基础框架始终是 Apache Hadoop。
什么是 Apache Hadoop?
Hadoop 是一个用 Java 编写的开源软件框架，由两部分组成:存储部分和数据处理部分。存储部分称为 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)，处理部分称为 MapReduce。
现在我们来探讨一下 Hadoop MapReduce 编程的优势。
MapReduce 编程的优势
MapReduce 编程的优势在于:
可扩展性
Hadoop 是一个高度可扩展的平台。这主要归功于它能够在大量服务器上存储和分发大型数据集。这些服务器价格低廉，并且可以并行运行。每增加一台服务器，处理能力就会增强。
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) 不同，Hadoop MapReduce 编程使企业能够从大量节点运行应用程序，这可能涉及数千 TB 的数据。
经济高效的解决方案
Hadoop 高度可扩展的结构也意味着，对于需要存储当今日益增长的数据的企业来说，它是一种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来说，仅仅为了处理数据而将 Hadoop 扩展到尽可能大的规模，其成本就会变得极其高昂。因此，许多企业不得不缩减数据规模，并根据某些数据比其他数据更有价值的假设进一步进行分类。在此过程中，必须删除原始数据。这基本上服务于短期优先事项，如果企业碰巧在某个时候改变计划，那么完整的原始数据将无法供以后使用。
Hadoop 的横向扩展架构结合 MapReduce 编程，能够以非常经济的方式存储和处理数据。它还可以用于以后的用途。事实上，成本节省是巨大的，每 TB 数据的成本可以从数千位降低到数百位。
灵活性
企业组织可以利用 Hadoop MapReduce 编程访问各种新的数据源，并操作不同类型的数据，无论它们是结构化还是非结构化。这使他们能够从所有可以访问的数据中创造价值。
因此，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 都可以处理它们。此外，Hadoop MapReduce 编程还支持许多应用，例如推荐系统、日志处理、营销分析、数据仓储和欺诈检测。
快速
Hadoop 使用一种称为分布式文件系统的存储方法，它本质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)通常也位于同一台服务器上，从而可以更快地处理数据。
即使您碰巧处理的是大量非结构化数据，Hadoop MapReduce 也只需几分钟就能处理 TB 级数据，而处理 PB 级数据则需要数小时。
安全和身份验证
安全性是任何应用程序至关重要的方面。如果任何非法个人或组织访问了您组织的数 PB 数据，这可能会对您的业务往来和运营造成巨大损害。
在这方面，MapReduce 与 HDFS 和 HBase 安全机制协同工作，只允许授权用户操作系统中存储的数据。
并行处理
MapReduce 编程的主要工作原理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划分的任务，从而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，同一组数据也会被转发到组成网络的其他众多节点。因此，如果某个节点发生故障，总有其他副本可供访问，以便在需要时随时访问。这始终确保了数据的可用性。
Hadoop 最大的优势之一是其容错能力。Hadoop MapReduce 能够快速识别发生的故障，并应用快速且自动的恢复解决方案。这使得它在大数据处理领域具有颠覆性的意义。
简单的编程模型
Hadoop MapReduce 提供众多优势，其中最重要的一点是它基于简单的编程模型。这使得程序员能够开发出更轻松、更高效的 MapReduce 程序来处理任务。
MapReduce 程序可以使用 Java 编写，Java 是一种入门并不难且应用广泛的语言。因此，人们可以轻松学习和编写能够充分满足其数据处理需求的程序。
结论
在处理大型数据集时，Hadoop 的 MapReduce 编程能够以完全安全且经济高效的方式处理如此海量的数据。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 Hadoop 的潜力，并且随着非结构化数据的不断增长，Hadoop 对企业的价值也必然会不断增长。
