MapReduce Service引爆大數據時代

2013-05-15 分類：網站建設

2012年以來，大數據（big data）成為人們耳熟能詳的詞語，這也是隨著互聯網信息的發展產生的新型行業，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。

大數據是人類進入互聯網時代以來面臨的一個巨大問題：社會生產生活產生的數據量越來越大，數據種類越來越多，數據產生的速度越來越快。傳統的數據處理技術，比如說單機存儲，關系數據庫已經無法解決這些新的大數據問題。

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

MRS是 Hadoop 中一種面向大規模數據處理的并行計算模型和方法。從定義上看，MapReduce 是面向大數據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成一個包含數十、數百至數千個節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，自動劃分計算數據和計算任務，在集群節點上自動分配和執行任務以及收集計算結果，將數據分布存儲、數據通信、容錯處理等并行計算涉及到的很多系統底層的復雜細節交由系統負責處理，大大減少了軟件開發人員的負擔。

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 兩個函數編程實現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模數據的編程和計算處理。

網站欄目：MapReduce Service引爆大數據時代
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