大数据最全大数据的关键技术（一），2024年最新超详细讲解_大数据技术分享

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四、MapReduce技术

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（1）MapReduce 是 Hadoop 核心技术之一。

（ 2）MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和 Reduce。

（ 3）为分布式计算的程序设计提供了良好的编程接口，并且屏蔽了底层通信原理，使得程序员只需关心 业务逻辑本事，就可轻易的编写出基于集群的分布式并行程序。

（ 4）“Map”就是将一个任务分解成为多个子任务并行的执行；

（ 5）“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果并输出。

（6）MapReduce 的功能：

①、 数据划分和计算任务调度 ：将 job 分成多个数据块来计算，并自动调度计算节点来处理这些数据块。

②、 数据/代码互定位 ：减少数据通信，从数据所在的本地机架上寻找可用节点以减少通信延迟。

③、 系统优化 ：为了减少数据通信开销，中间结果数据进入 Reduce 节点前会进行一定的合并处理

④、 出错检测和恢复 ： MapReduce 需要能检测并隔离出错节点，并调度分配新的节点接管出错节点的计算任务，维护数据存储的可靠性。

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五、NoSQL技术

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（1）NoSQL 数据库是非关系型数据库，它主要是用来解决半结构化数据和非结构化数据的存储问题。 （mongoDB、redis、hbase 等）

（ 2）NoSQL 是一种非关系型 DMS，不需要固定的架构，可以避免 joins 链接，并且易于扩展。

（ 3）NoSQL 技术功能：

①、数据管理：提供查询窗口和命令窗口功能。

②、结构管理：提供库、文档和索引等对象管理功能。

③、实时性能展示：提供核心性能指标的实时展示。

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六、大数据计算模式

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• 批处理计算

• 流计算

• 图计算

• 查询分析计算

（一）批处理计算

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批处理计算主要解决针对大规模数据的批量处理，也是我们日常数据分析工作中常见的一类数据处理需求。

MapReduce

Spark

（二）流计算

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批处理计算主要解决针对大规模数据的批量处理，也是我们日常数据分析工作中常见的一类数据处理需求。

流数据

（三）图计算

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在大数据时代，许多大数据都是以大规模图或网络的形式呈现，如社交网络、传染病传播途径、交通事故对路网的影响等，此外，许多非图结构的大数据也常常会被转换为图模型后再进行处理分析。

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