MapReduce的厉害之处在于高效完整地处理大数据。这是只有MapReduce架构才能完成的事情!等待让我们荒老，但是速度让我们更有价值!本节介绍的是Hadoop中利器之一MapReduce的工作机制，我们正在进入大数据计算的核心区域。以下是小编为你整理的大数据需要学习哪些内容
MapReduce工作机制
MapReduce的主体是两个函数Map()和Reduce()，Map负责清洗数据，Reduce负责数据分析并输出最终结果，而且这两个功能之间并非一对一的关系，可以根据具体业务选择匹配关系。
Map函数
输入：键值关系的数据队列，键是每段内容开头的偏移量。
处理：从输入中抽取出自定义的关键字段。这个处理过程可以很简单，也可以很复杂。
输出：键值关系的数据队列，通常是保存在硬盘上，而不是HDFS中。因为这个数据集只是个中间过程，计算结束时需要被删除。
Reduce函数
输入：Map的输出结果经过MapReduce框架处理之后分发给Reduce函数，因为通常一个Reduce函数需要拿到完整的数据集之后才能开始分析。
处理：这一步的分析处理将是最为艰难和富有价值的环节。根据不同业务指标定义处理函数。
输出：输出自定义的格式文件，并且保存在HDFS上。
Combiner函数
输入：Map的输出结果未经过MapReduce框架处理之后直接传送给Combiner函数。
处理：Combiner函数着手做合并归类和排序等处理，经过处理之后，数据集大大缩小。
输出：这时的输出结果才传送给MapReduce架构处理中心。
解决问题：减少带宽传输压力!
大数据的用途
淘宝店
假如我们开了一个淘宝的的话，我们就可以从淘宝里面的数据魔方这个运用里面获取大量的数据，这些数据我们需要好好分析，利用好了，我们就可以创造价值。
微信公众号
利用微信公众号，我们也能够获得很多的大数据，我们投放广告，每天有每天的数据统计，每月有每月的数据统计，这些都是大数据时代下的小数据，我们要好好利用。
百度推广
我们利用百度推广来进行广告投放，这也是获取大数据的一种方式，利用百度推广来获取我们需要的各种大数据，不过，这需要我们先进行前期的投入。
智汇推
智汇推是腾讯旗下的一款商业的广告产品，我们也能够通过我们自己的广告模式来获取我们需要的*化的数据，和其他的推广方式一样，这里也有每天的数据分析，我们同样可以获得大数据。
头条号
还有就是现在比较火的头条了，我们利用头条来进行我们自己公司的广告推广，从而获得我们需要的一些数据，进行统计，进行分析，得出结论，进而进行合理的投放，获得利益。
微博
微博也是一种获得大数据的推广方式之一，我们可以通过微博来进行企业的活动推广，进而从每日、每月的数据中获得我们需要的信息，让我们的推广模式进行改变，为企业节约成本，为企业带来收益。
大数据学习阶段
*阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。
第二阶段：hadoop部署进阶。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api进行HDFS文件操作。Mapreduce概念及思想。
第三阶段：大数据导入与存储。mysql数据库基础知识，hive的基本语法。hive的架构及设计原理。hive部署安装与案例。sqoop安装及使用。sqoop组件导入到hive。
第四阶段：Hbase理论与实战。Hbase简介。安装与配置。hbase的数据存储。项目实战。
第五阶段：Spaer配置及使用场景。scala基本语法。spark介绍及发展历史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD详解。
第六阶段：spark大数据分析原理。spark内核，基本定义，spark任务调度。sparkstreaming实时流计算。sparkmllib机器学习。sparksql查询。
第七阶段：hadoop+spark大数据分析。实战案例深入解析。hadoop+spark的大数据分析之分类。logistic回归与主题推荐。
Spark源码完整解析和系统定制
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