MapReduce的厲害之處在于高效完整地處理大數(shù)據(jù)。這是只有MapReduce架構(gòu)才能完成的事情!等待讓我們荒老，但是速度讓我們更有價(jià)值!本節(jié)介紹的是Hadoop中利器之一MapReduce的工作機(jī)制，我們正在進(jìn)入大數(shù)據(jù)計(jì)算的核心區(qū)域。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容 ?

MapReduce工作機(jī)制 ?

MapReduce的主體是兩個(gè)函數(shù)Map()和Reduce()，Map負(fù)責(zé)清洗數(shù)據(jù)，Reduce負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析并輸出最終結(jié)果，而且這兩個(gè)功能之間并非一對(duì)一的關(guān)系，可以根據(jù)具體業(yè)務(wù)選擇匹配關(guān)系。 ?

Map函數(shù) ?

輸入：鍵值關(guān)系的數(shù)據(jù)隊(duì)列，鍵是每段內(nèi)容開頭的偏移量。 ?

處理：從輸入中抽取出自定義的關(guān)鍵字段。這個(gè)處理過(guò)程可以很簡(jiǎn)單，也可以很復(fù)雜。 ?

輸出：鍵值關(guān)系的數(shù)據(jù)隊(duì)列，通常是保存在硬盤上，而不是HDFS中。因?yàn)檫@個(gè)數(shù)據(jù)集只是個(gè)中間過(guò)程，計(jì)算結(jié)束時(shí)需要被刪除。

Reduce函數(shù) ?

輸入：Map的輸出結(jié)果經(jīng)過(guò)MapReduce框架處理之后分發(fā)給Reduce函數(shù)，因?yàn)橥ǔＲ粋€(gè)Reduce函數(shù)需要拿到完整的數(shù)據(jù)集之后才能開始分析。 ?

處理：這一步的分析處理將是最為艱難和富有價(jià)值的環(huán)節(jié)。根據(jù)不同業(yè)務(wù)指標(biāo)定義處理函數(shù)。 ?

輸出：輸出自定義的格式文件，并且保存在HDFS上。 ?

Combiner函數(shù) ?

輸入：Map的輸出結(jié)果未經(jīng)過(guò)MapReduce框架處理之后直接傳送給Combiner函數(shù)。 ?

處理：Combiner函數(shù)著手做合并歸類和排序等處理，經(jīng)過(guò)處理之后，數(shù)據(jù)集大大縮小。 ?

輸出：這時(shí)的輸出結(jié)果才傳送給MapReduce架構(gòu)處理中心。 ?

解決問(wèn)題：減少帶寬傳輸壓力! ?

大數(shù)據(jù)的用途 ?

淘寶店 ?

假如我們開了一個(gè)淘寶的的話，我們就可以從淘寶里面的數(shù)據(jù)魔方這個(gè)運(yùn)用里面獲取大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)我們需要好好分析，利用好了，我們就可以創(chuàng)造價(jià)值。 ?

微信公眾號(hào) ?

利用微信公眾號(hào)，我們也能夠獲得很多的大數(shù)據(jù)，我們投放廣告，每天有每天的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，每月有每月的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，這些都是大數(shù)據(jù)時(shí)代下的小數(shù)據(jù)，我們要好好利用。 ?

百度推廣 ?

我們利用百度推廣來(lái)進(jìn)行廣告投放，這也是獲取大數(shù)據(jù)的一種方式，利用百度推廣來(lái)獲取我們需要的各種大數(shù)據(jù)，不過(guò)，這需要我們先進(jìn)行前期的投入。 ?

智匯推 ?

智匯推是騰訊旗下的一款商業(yè)的廣告產(chǎn)品，我們也能夠通過(guò)我們自己的廣告模式來(lái)獲取我們需要的*化的數(shù)據(jù)，和其他的推廣方式一樣，這里也有每天的數(shù)據(jù)分析，我們同樣可以獲得大數(shù)據(jù)。 ?

頭條號(hào) ?

還有就是現(xiàn)在比較火的頭條了，我們利用頭條來(lái)進(jìn)行我們自己公司的廣告推廣，從而獲得我們需要的一些數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，進(jìn)行分析，得出結(jié)論，進(jìn)而進(jìn)行合理的投放，獲得利益。 ?

微博 ?

微博也是一種獲得大數(shù)據(jù)的推廣方式之一，我們可以通過(guò)微博來(lái)進(jìn)行企業(yè)的活動(dòng)推廣，進(jìn)而從每日、每月的數(shù)據(jù)中獲得我們需要的信息，讓我們的推廣模式進(jìn)行改變，為企業(yè)節(jié)約成本，為企業(yè)帶來(lái)收益。 ?

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)階段 ?

*階段：大數(shù)據(jù)前沿知識(shí)及hadoop入門，大數(shù)據(jù)前言知識(shí)的介紹，課程的介紹，Linux和unbuntu系統(tǒng)基礎(chǔ)，hadoop的單機(jī)和偽分布模式的安裝配置。 ?

第二階段：hadoop部署進(jìn)階。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api進(jìn)行HDFS文件操作。Mapreduce概念及思想。 ?

第三階段：大數(shù)據(jù)導(dǎo)入與存儲(chǔ)。mysql數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)，hive的基本語(yǔ)法。hive的架構(gòu)及設(shè)計(jì)原理。hive部署安裝與案例。sqoop安裝及使用。sqoop組件導(dǎo)入到hive。

?

第四階段：Hbase理論與實(shí)戰(zhàn)。Hbase簡(jiǎn)介。安裝與配置。hbase的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。 ?

第五階段：Spaer配置及使用場(chǎng)景。scala基本語(yǔ)法。spark介紹及發(fā)展歷史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD詳解。 ?

第六階段：spark大數(shù)據(jù)分析原理。spark內(nèi)核，基本定義，spark任務(wù)調(diào)度。sparkstreaming實(shí)時(shí)流計(jì)算。sparkmllib機(jī)器學(xué)習(xí)。sparksql查詢。 ?

第七階段：hadoop+spark大數(shù)據(jù)分析。實(shí)戰(zhàn)案例深入解析。hadoop+spark的大數(shù)據(jù)分析之分類。logistic回歸與主題推薦。 ?

Spark源碼完整解析和系統(tǒng)定制 ?

1、Spark源碼完整解析和系統(tǒng)定制系列課程1：Spark本質(zhì)論RDD等 ?

1)徹底精通RDD源碼解讀(一); ?

2)徹底精通RDD源碼解讀(二); ?

3)徹底精通RDD源碼解讀(三); ?

4)徹底精通RDD源碼解讀(四); ?

5)徹底精通RDD源碼解讀(五); ?

6)徹底精通Shuffle源碼解析和優(yōu)化(一); ?

7)徹底精通Shuffle源碼解析和優(yōu)化(二); ?

8)徹底精通Shuffle源碼解析和優(yōu)化(三); ?

9)徹底精通Shuffle源碼解析和優(yōu)化(四); ?

10)徹底精通Spark作業(yè)提交和執(zhí)行過(guò)程源碼剖析(一); ?

11)徹底精通Spark作業(yè)提交和執(zhí)行過(guò)程源碼剖析(二); ?

12)徹底精通Spark作業(yè)提交和執(zhí)行過(guò)程源碼剖析(三); ?

13)徹底精通Spark作業(yè)提交和執(zhí)行過(guò)程源碼剖析(四); ?

14)徹底精通Spark作業(yè)提交和執(zhí)行過(guò)程源碼剖析(五); ?

15)徹底精通Akka在Spark上的源碼解析(一); ?

16)徹底精通Akka在Spark上的源碼解析(二); ?

17)徹底精通Akka在Spark上的源碼解析(三); ?

18)徹底精通Akka在Spark上的源碼解析(四); ?

19)徹底精通Akka在Spark上的源碼解析(五); ?

2、Spark源碼完整解析和系統(tǒng)定制系列課程2：Spark本質(zhì)論Scheduler等 ?

1)徹底精通Spark的任務(wù)調(diào)度模塊源碼剖析(一); ?

2)徹底精通Spark的任務(wù)調(diào)度模塊源碼剖析(二); ?

3)徹底精通Spark的任務(wù)調(diào)度模塊源碼剖析(三); ?

4)徹底精通Spark的任務(wù)調(diào)度模塊源碼剖析(四); ?

5)徹底精通Spark的任務(wù)調(diào)度模塊源碼剖析(五); ?

6)徹底精通Spark的任務(wù)調(diào)度模塊源碼剖析(六); ?

7)徹底精通Spark的任務(wù)調(diào)度模塊源碼剖析(七); ?

8)徹底精通Spark的任務(wù)調(diào)度模塊源碼剖析(八); ?

9)徹底精通Spark的任務(wù)調(diào)度模塊源碼剖析(九); ?

10)徹底精通Task執(zhí)行過(guò)程源碼剖析(一); ?

11)徹底精通Task執(zhí)行過(guò)程源碼剖析(二); ?

12)徹底精通Task執(zhí)行過(guò)程源碼剖析(三); ?

13)徹底精通Storage模塊源碼解析(一); ?

14)徹底精通Storage模塊源碼解析(二); ?

15)徹底精通Storage模塊源碼解析(三); ?

16)徹底精通Storage模塊源碼解析(四); ?

17)徹底精通Storage模塊源碼解析(五) ?

18)徹底精通Spark中的容錯(cuò)處理源碼剖析(一); ?

19)徹底精通Spark中的容錯(cuò)處理源碼剖析(二); ?

20)徹底精通Spark中的容錯(cuò)處理源碼剖析(三); ?

3、Spark源碼完整解析和系統(tǒng)定制系列課程3：Spark本質(zhì)論：SQL等 ?

1)徹底精通Spark SQL的模塊源碼剖析(一); ?

2)徹底精通Spark SQL的模塊源碼剖析(二); ?

3)徹底精通Spark SQL的模塊源碼剖析(三); ?

4)徹底精通Spark SQL的模塊源碼剖析(四); ?

5)徹底精通Spark SQL的模塊源碼剖析(五); ?

6)徹底精通Spark SQL的模塊源碼剖析(六); ?

7)徹底精通Spark SQL的模塊源碼剖析(七); ?

8)徹底精通Spark SQL的模塊源碼剖析(八); ?

9)徹底精通Spark SQL的模塊源碼剖析(九); ?

10)深入Spark Catalyst源碼剖析(一); ?

11)深入Spark Catalyst源碼剖析(二); ?

12)深入Spark Catalyst源碼剖析(三); ?

13)徹底深入Spark Streaming 源碼解析(一); ?

14)徹底深入Spark Streaming 源碼解析(二); ?

15)徹底深入Spark Streaming 源碼解析(三); ?

16)徹底深入Spark Streaming 源碼解析(四); ?

17)徹底深入Spark Streaming 源碼解析(五); ?

4、Spark源碼完整解析和系統(tǒng)定制系列課程4：Spark本質(zhì)論：MLLib等 ?

1)徹底精通Spark MLlib源碼解析(一); ?

2)徹底精通Spark MLlib源碼解析(二); ?

3)徹底精通Spark MLlib源碼解析(三); ?

4)徹底精通Spark MLlib源碼解析(四); ?

5)徹底精通Spark MLlib源碼解析(五); ?

6)徹底精通Spark MLlib源碼解析(六); ?

7)徹底精通Spark MLlib源碼解析(七); ?

8)徹底精通Spark MLlib源碼解析(八); ?

9)徹底精通Spark MLlib源碼解析(九); ?

10)徹底精通Spark圖計(jì)算源碼解析(一); ?

11)徹底精通Spark圖計(jì)算源碼解析(二); ?

12)徹底精通Spark圖計(jì)算源碼解析(三); ?

13)徹底精通Spark圖計(jì)算源碼解析(四); ?

14)徹底精通Spark圖計(jì)算源碼解析(五); ?

15)徹底精通Spark圖計(jì)算源碼解析(六); ?

16)徹底精通Spark圖計(jì)算源碼解析(七); ?

17)徹底精通Spark圖計(jì)算源碼解析(八); ?

18)徹底精通Spark圖計(jì)算源碼解析(九); ?

19)徹底精通Spark圖計(jì)算源碼解析(十); ?

5、Spark源碼完整解析和系統(tǒng)定制系列課程5：Spark不同場(chǎng)景解決方案 ?

1)離線; ?

2)近線; ?

3)在線; ?

6、Spark源碼完整解析和系統(tǒng)定制系列課程6：Spark 框架二次開發(fā) ?

1)打造自定義的Spark框架; ?

2)自定義框架的核心; ?

3)構(gòu)造自己的大數(shù)據(jù)中心; ?