2012年以來，大數(shù)據(jù)（big data）成為人們耳熟能詳?shù)脑~語，這也是隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的發(fā)展產(chǎn)生的新型行業(yè)，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。

大數(shù)據(jù)是人類進入互聯(lián)網(wǎng)時代以來面臨的一個巨大問題：社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)種類越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機存儲，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。

針對上述問題，華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce 服務（MRS），MRS 是一個在華為云上部署和管理 Hadoop 系統(tǒng)的服務，一鍵即可部署 Hadoop 集群。MRS 提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務，輕松運行 Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm 等大數(shù)據(jù)組件。

MRS是 Hadoop 中一種面向大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的并行計算模型和方法。從定義上看，MapReduce 是面向大數(shù)據(jù)并行處理的計算模型、框架和平臺，其中它隱含了以下三層含義：

1.MapReduce 是一個基于集群的高性能并行計算平臺（Cluster Infrastructure）。它允許用市場上普通的商用服務器構(gòu)成一個包含數(shù)十、數(shù)百至數(shù)千個節(jié)點的分布和并行計算集群。

2.MapReduce 是一個并行計算與運行軟件框架（Software Framework）。它提供了一個龐大但設計精良的并行計算軟件框架，能自動完成計算任務的并行化處理，自動劃分計算數(shù)據(jù)和計算任務，在集群節(jié)點上自動分配和執(zhí)行任務以及收集計算結(jié)果，將數(shù)據(jù)分布存儲、數(shù)據(jù)通信、容錯處理等并行計算涉及到的很多系統(tǒng)底層的復雜細節(jié)交由系統(tǒng)負責處理，大大減少了軟件開發(fā)人員的負擔。

3.MapReduce 是一個并行程序設計模型與方法（Programming Model & Methodology）。它借助于函數(shù)式程序設計語言 Lisp 的設計思想，提供了一種簡便的并行程序設計方法，用 Map 和 Reduce 兩個函數(shù)編程實現(xiàn)基本的并行計算任務，提供了抽象的操作和并行編程接口，以簡單方便地完成大規(guī)模數(shù)據(jù)的編程和計算處理。

標題名稱：MapReduce Service引爆大數(shù)據(jù)時代
文章來源：http://www.2m8n56k.cn/news/775.html

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