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，並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麽不足呢？傳統的數據采集來源單壹，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並行數據倉庫即可處理。對依靠並行計算提升數據處理速度方面而言，傳統的並行數據庫技術追求高度壹致性和容錯性，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。
那麽大數據的處理流程有什麽步驟呢？每個步驟需要什麽工具呢？其實大數據的基本處理流程與傳統數據處理流程並無太大差異，主要區別在於：由於大數據要處理大量、非結構化的數據，所以在各個處理環節中都可以采用MapReduce等方式進行並行處理。
那麽大數據技術為什麽能夠提高數據的處理速度呢？這是因為大數據有並行處理的好工具，這個工具就是MapReduce。而大數據可以通過MapReduce這壹並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並行處理，對數據壹致性要求不高，其突出優勢是具有擴展性和可用性，特別適用於海量的結構化、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，因此具有更強的並行處理能力。作為壹個簡化的並行處理的編程模型，MapReduce還降低了開發並行應用的門檻。這是因為MapReduce是壹套軟件框架，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並行處理。
關於MapReduce的具體情況我們就給大家介紹到這裏了，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。