云计算：从基础架构原理到最佳实践之：云计算数据分析与挖掘

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

云计算已经成为当今IT行业的热门话题，而随着云计算平台的日益壮大，越来越多的应用被迁移到了云端，数据的存储、处理及使用的便利性也得到了提升。在传统的数据中心里，服务器一般都配备比较高配置的硬件资源，因此数据的吞吐量受限于单台服务器的性能瓶颈，而随着云平台的普及和资源的无限扩充，越来越多的公司或个人认为，通过把数据和服务部署在同一个云端，可以将服务器性能弥补一下，实现更快地响应速度。同时由于云平台提供的可伸缩性强、弹性高等优点，使得企业能够快速响应业务变化，因此在一定程度上缓解了数据中心硬件成本的增长问题。

而云计算平台又是如何工作的呢？它究竟具备哪些特征，又应该怎样才能更好地利用这些资源进行数据分析和挖掘呢？在了解了以上云计算的基本原理之后，我们就可以进入正文部分，探讨如何利用云计算资源进行数据的分析与挖掘。

2.核心概念与联系

首先，我们需要了解一些重要的核心概念和术语。

2.1 MapReduce

MapReduce 是Google提出的一种并行计算模型，用于大规模数据集的批处理。其核心思想是将整个数据集分割为独立的块，并分配给不同机器进行处理。该模型由两个阶段组成：map阶段(mapping)和reduce阶段(reduction)，其中映射函数会对输入数据进行映射，即将每条记录转换成多个键值对（Key-Value Pair）。然后，reducer进程会读取这些键值对并根据key对它们进行排序，然后再合并成少量的结果输出。如此重复执行，直至所有数据均被处理完毕。

MapReduce 的基本