傳統的資料處理方式能否應對大資料？

資料分析行業發展的時間也不短了，以前的資料發展成現在的大資料了。因此有很多人擔憂，傳統的資料處理方法還是否能夠應對大資料，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資料處理方式和現今大資料的具體情況。

首先我們需要說的就是大資料環境下的資料處理需求。其實大資料環境下資料來源非常豐富且資料型別多樣，儲存和分析挖掘的資料量龐大，對資料展現的要求較高，並且很看重資料處理的高效性和可用性。但是傳統資料處理的方法有什麼不足呢？傳統的資料採集來源單一，且儲存、管理和分析資料量也相對較小，大多采用關係型資料庫和並行資料倉儲即可處理。對依靠平行計算提升資料處理速度方面而言，傳統的並行資料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充套件性。而傳統的資料處理方法是以處理器為中心，而大資料環境下，需要採取以資料為中心的模式，減少資料移動帶來的開銷。因此，傳統的資料處理方法，已經不能適應大資料的需求。所以說我們需要馬上解決這些問題。

那麼大資料的處理流程有什麼步驟呢？每個步驟需要什麼工具呢？其實大資料的基本處理流程與傳統資料處理流程並無太大差異，主要區別在於：由於大資料要處理大量、非結構化的資料，所以在各個處理環節中都可以採用MapReduce等方式進行並行處理。

那麼大資料技術為什麼能夠提高資料的處理速度呢？這是因為大資料有並行處理的好工具，這個工具就是MapReduce。而大資料可以通過MapReduce這一併行處理技術來提高資料的處理速度。MapReduce的設計初衷是通過大量廉價伺服器實現大資料並行處理，對資料一致性要求不高，其突出優勢是具有擴充套件性和可用性，特別適用於海量的結構化、半結構化及非結構化資料的混合處理。當然，MapReduce將傳統的查詢、分解及資料分析進行分散式處理，將處理任務分配到不同的處理節點，因此具有更強的並行處理能力。作為一個簡化的並行處理的程式設計模型，MapReduce還降低了開發並行應用的門檻。這是因為MapReduce是一套軟體框架，包括Map（對映）和Reduce（化簡）兩個階段，可以進行海量資料分割、任務分解與結果彙總，從而完成海量資料的並行處理。

關於MapReduce的具體情況我們就給大家介紹到這裡了，通過這篇文章我們不難發現，傳統的資料分析工具是不能夠應對大資料的，不過MapReduce可以能夠更高效地解決問題。