新疆编程培训数据处理框架的类型、比较和选择，大数据系统的基本需求与传统系统并没有本质上的不同。但大数据系统虽然具有海量的数据规模，但是对数据的接入和处理速度上也有较高的要求，而且在每个阶段都要对数据进行处理。这些特点还是为设计解决方案时提供了新的挑战。说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右)，由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行
