MapReduce的厲害之處在于高效完整地處理大數據。這是只有MapReduce架構才能完成的事情!等待讓我們荒老，但是速度讓我們更有價(jià)值!本節介紹的是Hadoop中利器之一MapReduce的工作機制，我們正在進(jìn)入大數據計算的核心區域。以下是小編為你整理的大數據需要學(xué)習哪些內容 ?

MapReduce工作機制 ?

MapReduce的主體是兩個(gè)函數Map()和Reduce()，Map負責清洗數據，Reduce負責數據分析并輸出最終結果，而且這兩個(gè)功能之間并非一對一的關(guān)系，可以根據具體業(yè)務(wù)選擇匹配關(guān)系。 ?

Map函數 ?

輸入：鍵值關(guān)系的數據隊列，鍵是每段內容開(kāi)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，也可以很復雜。 ?

輸出：鍵值關(guān)系的數據隊列，通常是保存在硬盤(pán)上，而不是HDFS中。因為這個(gè)數據集只是個(gè)中間過(guò)程，計算結束時(shí)需要被刪除。

Reduce函數 ?

輸入：Map的輸出結果經(jīng)過(guò)MapReduce框架處理之后分發(fā)給Reduce函數，因為通常一個(gè)Reduce函數需要拿到完整的數據集之后才能開(kāi)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。根據不同業(yè)務(wù)指標定義處理函數。 ?

輸出：輸出自定義的格式文件，并且保存在HDFS上。 ?

Combiner函數 ?

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

處理：Combiner函數著(zhù)手做合并歸類(lèi)和排序等處理，經(jīng)過(guò)處理之后，數據集大大縮小。 ?

輸出：這時(shí)的輸出結果才傳送給MapReduce架構處理中心。 ?

解決問(wèn)題：減少帶寬傳輸壓力! ?

大數據的用途 ?

淘寶店 ?

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

微信公眾號 ?

利用微信公眾號，我們也能夠獲得很多的大數據，我們投放廣告，每天有每天的數據統計，每月有每月的數據統計，這些都是大數據時(shí)代下的小數據，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，這也是獲取大數據的一種方式，利用百度推廣來(lái)獲取我們需要的各種大數據，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*化的數據，和其他的推廣方式一樣，這里也有每天的數據分析，我們同樣可以獲得大數據。 ?

頭條號 ?

還有就是現在比較火的頭條了，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據，進(jìn)行統計，進(jìn)行分析，得出結論，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據的推廣方式之一，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、每月的數據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)節約成本，為企業(yè)帶來(lái)收益。 ?

大數據學(xué)習階段 ?

*階段：大數據前沿知識及hadoop入門(mén)，大數據前言知識的介紹，課程的介紹，Linux和unbuntu系統基礎，hadoop的單機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：大數據導入與存儲。mysql數據庫基礎知識，hive的基本語(yǔ)法。hive的架構及設計原理。hive部署安裝與案例。sqoop安裝及使用。sqoop組件導入到hive。

?

第四階段：Hbase理論與實(shí)戰。Hbase簡(jiǎn)介。安裝與配置。hbase的數據存儲。項目實(shí)戰。 ?

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大數據分析原理。spark內核，基本定義，spark任務(wù)調度。sparkstreaming實(shí)時(shí)流計算。sparkmllib機器學(xué)習。sparksql查詢(xún)。 ?

第七階段：hadoop+spark大數據分析。實(shí)戰案例深入解析。hadoop+spark的大數據分析之分類(lèi)。logistic回歸與主題推薦。 ?

Spark源碼完整解析和系統定制 ?

1、Spark源碼完整解析和系統定制系列課程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)提交和執行過(guò)程源碼剖析(一); ?

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

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

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

14)徹底精通Spark作業(yè)提交和執行過(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)調度模塊源碼剖析(一); ?

2)徹底精通Spark的任務(wù)調度模塊源碼剖析(二); ?

3)徹底精通Spark的任務(wù)調度模塊源碼剖析(三); ?

4)徹底精通Spark的任務(wù)調度模塊源碼剖析(四); ?

5)徹底精通Spark的任務(wù)調度模塊源碼剖析(五); ?

6)徹底精通Spark的任務(wù)調度模塊源碼剖析(六); ?

7)徹底精通Spark的任務(wù)調度模塊源碼剖析(七); ?

8)徹底精通Spark的任務(wù)調度模塊源碼剖析(八); ?

9)徹底精通Spark的任務(wù)調度模塊源碼剖析(九); ?

10)徹底精通Task執行過(guò)程源碼剖析(一); ?

11)徹底精通Task執行過(guò)程源碼剖析(二); ?

12)徹底精通Task執行過(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中的容錯處理源碼剖析(一); ?

19)徹底精通Spark中的容錯處理源碼剖析(二); ?

20)徹底精通Spark中的容錯處理源碼剖析(三); ?

3、Spark源碼完整解析和系統定制系列課程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圖計算源碼解析(一); ?

11)徹底精通Spark圖計算源碼解析(二); ?

12)徹底精通Spark圖計算源碼解析(三); ?

13)徹底精通Spark圖計算源碼解析(四); ?

14)徹底精通Spark圖計算源碼解析(五); ?

15)徹底精通Spark圖計算源碼解析(六); ?

16)徹底精通Spark圖計算源碼解析(七); ?

17)徹底精通Spark圖計算源碼解析(八); ?

18)徹底精通Spark圖計算源碼解析(九); ?

19)徹底精通Spark圖計算源碼解析(十); ?

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

1)離線(xiàn); ?

2)近線(xiàn); ?

3)在線(xiàn); ?

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

1)打造自定義的Spark框架; ?

2)自定義框架的核心; ?

3)構造自己的大數據中心; ?