現如今，大數據技術越來越成熟，這也是很多人關注和學習大數據的原因。而現在很多企業都開始格外重視大數據技術，正是由于大數據技術的持續發展和利用，使得企業處理數據的速度大大提高。在這篇文章中我們就給大家介紹一下大數據技術是怎么提高數據的處理速度的。

其實大數據提高數據處理速度的原因就是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。大家可能不知道的是，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。通常來說，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。這就是MapReduce倍受大家歡迎的原因。

那么什么是MapReduce呢？其實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。而MapReduce的工作原理其實是先分后合的數據處理方式。Map就是分解，把海量數據分割成了若干部分，分給多臺處理器并行處理；Reduce就是合并，具體就是把各臺處理器處理后的結果進行匯總操作以得到最終結果。而如果采用MapReduce來統計不同幾何形狀的數量，它會先把任務分配到兩個節點，由兩個節點分別并行統計，然后再把它們的結果匯總，得到最終的計算結果。

那么MapReduce適合做什么工作呢？其實這個問題是一個十分有價值的問題，通常來說，MapReduce適合進行數據分析、商業智能分析、日志分析、客戶營銷、大規模索引等業務，并具有非常明顯的效果。通過使用MapReduce工具，可以大大降低工作時間，從而提高工作效率。

那么大家是否知道MapReduce與傳統的分布式并行計算環境MPI的區別是什么呢？其實MapReduce在其設計目的、使用方式以及對文件系統的支持等方面與MPI都有很大的差異，使其能夠更加適應大數據環境下的處理需求。

在這篇文章中我們給大家介紹了關于大數據技術MapReduce的相關知識，相信大家看了這篇文章以后已經知道了MapReduce為什么能夠提高大數據的運行處理速度，從而提高工作效率了吧？希望這篇文章能夠幫助到大家更好地進行大數據行業的工作，使得日常工作更加得心應手。