标签：mapreduce 合并 nbsp 结构化 任务 关系型数据库 数据库 例子 分析
大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产，它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。
从样本数据统计到全量数据统计就是大数据的一个例子。
面对超大规模的数据存储量，依靠单台数据库服务器显然是不够的，需要以分布式文件系统（例如 HDFS）作为基石。
大数据的特征：大、繁（即多样性）、快
在现实生活中很多用户行为数据属于非结构化数据，很难用关系型数据库存储。因此诸多No-SQL数据库（例如 HBase）成为了存储大数据的更好选择。
MapReduce可以简单的理解成一种分治方法：把庞大的任务分成若干小任务，交给多个节点进行并行处理，然后再把所有节点的处理结果合并起来，从而大大提升了数据处理效率。
大数据的应用：人工智能、商业分析、犯罪推测，哈哈 人类正从IT时代走向DT时代！
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