【大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)Ep3】《Hadoop權(quán)威指南》讀書筆記P6：MapReduce概述

（合計(jì)404字，用時(shí)20min——）

第1章初識(shí)Hadoop

1.3 查詢所有數(shù)據(jù)

MapReduce：

方法：每個(gè)查詢需要處理整個(gè)數(shù)據(jù)集或至少一個(gè)數(shù)據(jù)集的絕大部分。
性質(zhì)：MapReduce是一個(gè)批量查詢處理器，能夠在合理的時(shí)間范圍內(nèi)處理針對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集的動(dòng)態(tài)查詢。
意義：

它改變了我們對(duì)數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)看法，解放了以前只是保存在磁帶和硬盤上的數(shù)據(jù);
它讓我們有機(jī)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)新：以前需要很長時(shí)間處理才能獲得結(jié)果的問題，到現(xiàn)在變得頃刻之間就迎刃而解，同時(shí)還可以引發(fā)新的問題和新的見解。

例子：

Rackspace公司的郵件部門Mailtrust就用Hadoop來處理郵件日志，他們寫了一條特別的查詢用于幫助找出用戶的地理分布；
操作：每月運(yùn)行一次MapReduce任務(wù)來幫助我們決定擴(kuò)容時(shí)將新的郵件服務(wù)器放在哪些Rackspace數(shù)據(jù)中心。

效果：通過整合好幾百GB的數(shù)據(jù)，用工具來分析這些數(shù)據(jù)，Rackspace的工程師能夠對(duì)以往沒有注意到的數(shù)據(jù)有所理解，甚至還運(yùn)用這些信息來改善現(xiàn)有的服務(wù)。