大数据基本上是一个涵盖大型和复杂数据集的术语。为了处理它，与传统类型相比，需要使用不同的数据处理应用程序。
尽管有各种应用程序可以处理和处理大数据，但基本框架始终是Apache Hadoop的框架。
Hadoop是一个用Java编写的开源软件框架，由两部分组成，分别是存储部分和数据处理部分。存储部分称为Hadoop分布式文件系统(HDFS)，处理部分称为MapReduce。
现在，我们研究Hadoop MapReduce编程提供的优势。
MapReduce编程的优点是：
可扩展性
Hadoop是一个高度可扩展的平台。这主要是因为它具有跨大量服务器存储和分发大型数据集的能力。这些服务器价格便宜，可以并行运行。每增加一台服务器，就会增加更多的处理能力。
与无法扩展以处理大量数据的传统关系数据库管理系统(RDMS)相反，Hadoop MapReduce编程使业务组织可以从大量节点中运行应用程序，这些节点可能涉及数千TB数据的使用。
经济高效的解决方案
Hadoop的高度可扩展结构还意味着它是一种非常经济高效的解决方案，适用于需要存储由当今需求决定的不断增长的数据的企业
在传统的关系数据库管理系统中，仅用处理数据就扩展到Hadoop所能达到的程度已变得非常昂贵。因此，许多企业将不得不缩减数据规模，并根据某些数据比其他数据更有价值的假设进一步实施分类。在此过程中，必须删除原始数据。这基本上是短期优先事项，如果企业碰巧在某个地方更改其计划，则将无法使用完整的原始数据集供以后使用。
Hadoop的具有MapReduce编程的横向扩展体系结构允许以非常实惠的方式存储和处理数据。也可以在以后使用。实际上，节省的成本是巨大的，每TB数据的成本可以从数千到数百降低到数百。
灵活性
商业组织可以利用Hadoop MapReduce编程来访问各种新数据源，并且还可以对不同类型的数据进行操作，无论它们是结构化的还是非结构化的。这使他们能够从他们可以访问的所有数据中产生价值。
沿着这种思路，Hadoop提供了对可用于数据处理和存储的多种语言的支持。无论数据源是社交媒体，电子邮件还是点击流，MapReduce都可以在所有这些数据源上工作。此外，Hadoop MapReduce编程允许许多应用程序，例如推荐系统，日志处理，市场分析，数据仓库和欺诈检测。
快速
Hadoop使用一种称为分布式文件系统的存储方法，该方法基本上实现了映射系统以在集群中定位数据。通常，用于数据处理的工具（例如MapReduce编程）也位于完全相同的服务器中，从而可以更快地处理数据。
即使您碰巧要处理大量非结构化数据，Hadoop MapReduce仍需要几分钟来处理TB级数据，而花费数小时才能处理PB级数据。
安全与认证
安全性是任何应用程序的重要方面。如果任何非法人或组织可以访问组织中数PB的数据，则可能对业务交易和运营造成巨大伤害。
在这方面，MapReduce与HDFS和HBase安全性一起使用，仅允许经过批准的用户对系统中存储的数据进行操作。
并行处理
MapReduce编程工作的主要方面之一是它以允许并行执行任务的方式划分任务。
并行处理允许多个处理器执行这些划分的任务，从而使它们在更少的时间内运行整个程序。
可用性和弹性
当数据发送到整个网络中的单个节点时，同一组数据也将转发到组成网络的其他众多节点。因此，如果存在影响特定节点的任何故障，则始终可以在需要时仍可以访问其他副本。这总是确保数据的可用性。
Hadoop提供的最大优势之一是其容错能力。Hadoop MapReduce能够快速识别发生的故障，然后应用快速，自动的恢复解决方案。在大数据处理方面，这使其成为游戏规则的改变者。
简单的编程模型
在Hadoop MapReduce提供的各种优势中，最重要的优势之一是它基于简单的编程模型。这基本上使程序员能够开发MapReduce程序，这些程序可以更轻松，更高效地处理任务。
MapReduce的程序可以使用Java编写，Java是一种不难掌握的语言，也已广泛使用。因此，人们容易学习和编写足以满足其数据处理需求的程序。
当处理大型数据集时，Hadoop的MapReduce编程允许以完全安全且具有成本效益的方式处理如此大量的数据。在处理大型数据集群方面，Hadoop还胜过关系数据库管理系统。最终，许多企业已经实现了Hadoop所抱有的希望，而且随着非结构化数据的不断增长，它对企业的价值也必将增长。