數據分析行業發展的時間也不短了，以前的數據發展成現在的大數據了。因此有很多人擔憂，傳統的數據處理方法還是否能夠應對大數據，其實這個擔憂是正確的，我們不能總是想著一勞永逸，只有居安思危才能夠讓技術得到發展。下面我們就給大家介紹一下現在傳統數據處理方式和現今大數據的具體情況。

首先我們需要說的就是大數據環境下的數據處理需求。其實大數據環境下數據來源非常豐富且數據類型多樣，存儲和分析挖掘的數據量龐大，對數據展現的要求較高，并且很看重數據處理的高效性和可用性。但是傳統數據處理的方法有什么不足呢？傳統的數據采集來源單一，且存儲、管理和分析數據量也相對較小，大多采用關系型數據庫和并行數據倉庫即可處理。對依靠并行計算提升數據處理速度方面而言，傳統的并行數據庫技術追求高度一致性和容錯性，根據CAP理論，難以保證其可用性和擴展性。而傳統的數據處理方法是以處理器為中心，而大數據環境下，需要采取以數據為中心的模式，減少數據移動帶來的開銷。因此，傳統的數據處理方法，已經不能適應大數據的需求。所以說我們需要馬上解決這些問題。

那么大數據的處理流程有什么步驟呢？每個步驟需要什么工具呢？其實大數據的基本處理流程與傳統數據處理流程并無太大差異，主要區別在于：由于大數據要處理大量、非結構化的數據，所以在各個處理環節中都可以采用MapReduce等方式進行并行處理。

那么大數據技術為什么能夠提高數據的處理速度呢？這是因為大數據有并行處理的好工具，這個工具就是MapReduce。而大數據可以通過MapReduce這一并行處理技術來提高數據的處理速度。MapReduce的設計初衷是通過大量廉價服務器實現大數據并行處理，對數據一致性要求不高，其突出優勢是具有擴展性和可用性，特別適用于海量的結構化、半結構化及非結構化數據的混合處理。當然，MapReduce將傳統的查詢、分解及數據分析進行分布式處理，將處理任務分配到不同的處理節點，因此具有更強的并行處理能力。作為一個簡化的并行處理的編程模型，MapReduce還降低了開發并行應用的門檻。這是因為MapReduce是一套軟件框架，包括Map（映射）和Reduce（化簡）兩個階段，可以進行海量數據分割、任務分解與結果匯總，從而完成海量數據的并行處理。

關于MapReduce的具體情況我們就給大家介紹到這里了，通過這篇文章我們不難發現，傳統的數據分析工具是不能夠應對大數據的，不過MapReduce可以能夠更高效地解決問題。