《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一一1.3　MapReduce并行计算技术简介-低调大师

《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一一1.3　MapReduce并行计算技术简介

2017-07-03 628

本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一书中的第1章，第1.3节,作者主　编：黄宜华（南京大学）副主编：苗凯翔（英特尔公司），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.3　MapReduce并行计算技术简介

1.3.1　MapReduce的基本概念和由来
1.?什么是MapReduce
MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：
1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。
2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software Framework）。它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架，能

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《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一一1.2　大数据处理技术简介

本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一书中的第1章，第1.2节,作者主　编：黄宜华（南京大学）副主编：苗凯翔（英特尔公司），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2　大数据处理技术简介 1.2.1　大数据的发展背景和研究意义近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。百度目前的总数据量已超过1000PB，每天需要处理的网页数据达到10PB～100PB；淘宝累计的交易数据量高达100PB；Twitter每天发布超过2亿条消息，新浪微博每天发帖量

2017-07-03

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本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一书中的第1章，第1.4节,作者主　编：黄宜华（南京大学）副主编：苗凯翔（英特尔公司），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.4　Hadoop系统简介 1.4.1　Hadoop的概述与发展历史Hadoop系统最初的源头来自于Apache Lucene项目下的搜索引擎子项目Nutch，该项目的负责人是Doug Cutting。2003年，Google公司为了解决其搜索引擎中大规模Web网页数据的处理，研究发明了一套称为MapReduce的大规模数据并行处理技术，并于2004年在著名的OSDI国际会议上发表了一篇题为“MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters”的论文，简要介绍MapRed

2017-07-03

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