云计算：从底子架构原理到最佳实践之：云计算数据分析与发掘 ...

作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景先容

云计算已经成为当今IT行业的热门话题，而随着云计算平台的日益强大，越来越多的应用被迁移到了云端，数据的存储、处理及利用的便利性也得到了提升。在传统的数据中央里，服务器一样平常都配备比较高设置的硬件资源，因此数据的吞吐量受限于单台服务器的性能瓶颈，而随着云平台的普及和资源的无限扩充，越来越多的公司或个人认为，通过把数据和服务部署在同一个云端，可以将服务器性能补充一下，实现更快地响应速度。同时由于云平台提供的可伸缩性强、弹性高等优点，使得企业能够快速响应业务变革，因此在一定程度上缓解了数据中央硬件本钱的增长题目。
而云计算平台又是如何工作的呢？它究竟具备哪些特性，又应该怎样才气更好地利用这些资源举行数据分析和发掘呢？在了解了以上云计算的基本原理之后，我们就可以进入正文部分，探讨如何利用云计算资源举行数据的分析与发掘。
2.核心概念与接洽

首先，我们必要了解一些紧张的核心概念和术语。
2.1 MapReduce

MapReduce 是Google提出的一种并行计算模型，用于大规模数据集的批处理。其核心思想是将整个数据集分割为独立的块，并分配给不同机器举行处理。该模型由两个阶段构成：map阶段(mapping)和reduce阶

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