MapReduce常见问题解决方案：大数据实验者的指南


# 摘要
MapReduce是一种广泛应用于大数据处理的编程模型，它通过简化的编程接口，允许开发者在分布式系统上处理和生成大规模数据集。本文首先对MapReduce的概念、核心工作流程、以及其高级特性进行详细介绍，阐述了MapReduce的优化策略及其在数据倾斜、作业性能调优、容错机制方面的常见问题和解决方案。接下来，文章通过实践案例，展示了MapReduce在不同行业的应用和效果。最后，本文探讨了MapReduce进阶技巧、最佳实践，并展望了其未来在云计算环境中的角色以及面向大数据的新型处理模型的发展趋势与挑战。

# 关键字
MapReduce；编程模型；数据处理；优化策略；容错机制；大数据应用；云计算；流处理模型；机器学习

参考资源链接：[MapReduce编程实践：文件合并与去重实验](https://wenku.csdn.net/doc/3t1idgwi78?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. MapReduce概述及核心概念

在处理大规模数据集时，MapReduce已经成为数据处理领域的核心技术之一。作为一种编程模型，MapReduce设计用于简化编程，允许开发者使用简单的Map和Reduce操作来并行处理和生成大数据集。

## 1.1 MapReduce的定义与起源
MapReduce由Google提出，作为Hadoop项目的一部分被广泛采用，其核心思想是将复杂的问题分解成两个阶段处理：Map（映射）和Reduce（归约）。这种抽象允许开发者不必担心底层的并行化、容错、数据分布和负载平衡。

## 1.2 MapReduce的核心组件
MapReduce的主要组件包括：
- JobTracker：负责资源管理和任务调度。
- TaskTracker：执行具体的任务。
- 输入分片（Input Split）：数据集被分割成逻辑上的片段，以便并行处理。
- Map函数：处理输入数据并生成键值对（Key-Value Pairs）。
- Shuffle过程：将Map输出的中间数据传输到Reduce阶段。
- Reduce函数：对中间数据进行汇总处理。

理解MapReduce的工作原理，对于设计高效的数据处理流程至关重要。本章将为你揭示这一框架的核心机制，为后续深入探讨和优化策略打下坚实的基础。

# 2. MapReduce编程模型深入分析

## 2.1 MapReduce的工作流程

### 2.1.1 输入数据分片与读取

MapReduce框架在处理大规模数据集时，首先会对输入的数据进行分片（split），每个split被当作一个独立的任务来处理。Hadoop中默认的split大小是64MB，但这可以根据存储数据的块大小进行调整。每个split被读取成输入键值对，键是数据在文件中的位置偏移量，值是实际的数据内容。输入数据的读取是MapReduce工作的第一步，也是决定如何将任务划分为多个可并行执行的map任务的关键步骤。

对于如何配置split的大小，可以在作业提交时通过设置`mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize`参数来控制。较小的split意味着更多的map任务并行处理，可能提高资源利用率，但过多的任务可能导致任务调度和管理的开销增加；相反，较大的split减少了任务数量，但可能会降低并行度。

### 2.1.2 Map阶段的键值对生成机制

在Map阶段，每个split的数据会通过用户定义的Map函数来处理。Map函数的主要作用是将输入的数据转换成中间键值对（key-value pairs）。这些键值对会成为后续处理的基础，它们的数量往往远大于输入数据的数量。

键值对生成机制的关键在于Map函数的编写，Map函数通常包含两部分：数据解析和键值对生成。数据解析将输入数据分割成多个字段，而键值对生成则根据业务逻辑将解析后的数据转换成中间键值对。

// 示例代码：Map函数编写
map(LongWritable key, Text value, Context context) {
    // 假设value中存储的是以逗号分隔的数据
    String[] fields = value.toString().split(",");
    for(String field : fields) {
        // 这里的逻辑是将每个字段作为key输出
        context.write(new Text(field), new IntWritable(1));
    }
}

### 2.1.3 Shuffle阶段的数据排序与传输

Shuffle阶段是MapReduce中相当复杂的一环，它负责将Map任务输出的中间键值对根据key进行排序，并将数据传输给Reduce任务。Shuffle阶段通常分为两个部分：Shuffle和Sort。

在Shuffle过程中，每个Map任务的输出会根据key被排序，并发送到特定的Reduce任务。为了优化网络传输，相同key的数据会被聚合在一起发送。Shuffle的性能对MapReduce作业的整体性能有着巨大影响，因此它的优化策略通常集中在减少Shuffle过程中产生的网络和磁盘I/O开销。

flowchart LR
    subgraph Shuffle过程[Shuffle过程]
        Map输出[Map输出] -->|排序| 排序输出[排序输出]
        排序输出 -->|合并| Reducer输入[Reducer输入]
    end

## 2.2 MapReduce的高级特性

### 2.2.1 Combiner的使用与原理

Combiner是MapReduce编程模型中的可选组件，它在Map阶段之后、Shuffle阶段之前执行。Combiner组件的主要目的是减少Map到Reduce之间需要传输的数据量，通过对Map输出的中间键值对进行局部合并。Combiner的实现通常利用了Reduce函数，但是它的调用并不是全局的，而是针对每一个Map任务的输出分别进行。

例如，如果Map任务输出的数据是单词计数，那么在Shuffle之前，Combiner可以先对相同key的value值进行累加。由于Combiner的执行是在Map任务所在的节点上进行，这样可以有效地减少网络传输的数据量，并提高整体作业的效率。

// 示例代码：Combiner函数实现
public static class MyCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

### 2.2.2 Partitioner的作用与自定义

Partitioner负责将map阶段产生的中间键值对分配到不同的reduce任务中去。系统默认的Partitioner是根据key的哈希值进行分区，但这不是唯一的分区方式。根据具体业务需求，开发者可以自定义Partitioner以优化数据处理流程。

自定义Partitioner可以控制数据在reduce任务之间的分布，这对于数据倾斜问题的优化尤其重要。例如，在处理含有大量重复key的数据时，可以通过自定义Partitioner保证数据均匀地分布到每个reduce任务中，避免某些任务处理过量的数据而成为瓶颈。

// 示例代码：自定义Partitioner实现
public class MyPartitioner extends Partitioner<Text, IntWritable> {
    public int getPartition(Text key, IntWritable value, int numPartitions) {
        // 自定义分区逻辑，使得输出均匀分配
        return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numPartitions;
    }
}

### 2.2.3 计数器的应用与分析

计数器（Counter）是MapReduce提供的一种监控机制，它可以在运行时记录和报告各种类型事件的发生次数，例如记录无效记录的数量或者跟踪处理过程中的错误。通过使用计数器，开发者可以更有效地监控作业的运行情况，并对出现的问题进行诊断。

计数器的使用通常是在Map或Reduce函数中，通过增加特定的计数器来记录事件。计数器的值可以在作业执行完毕后查看，通过分析这些值，开发者可以了解作业运行的具体情况和潜在问题。

// 示例代码：计数器的使用
context.getCounter(MyCustomCounters.INVALID_RECORDS).increment(1);

## 2.3 MapReduce的优化策略

### 2.3.1 任务执行的优化

任务执行的优化主要包括对Map和Reduce任务的调整，以减少作业执行时间。优化措施可能包括：

1. **调整Map和Reduce任务的并行度**：增加任务数量可以提高并行度，但过多的任务会导致任务调度和管理的开销增加。反之，减少任务数量可以减少这些开销，但会降低并行度。需要根据集群性能和任务特性来合理设置。
2. **优化Map和Reduce函数**：Map和Reduce函数是作业的主体，优化其性能可以显著提高作业执行效率。例如，可以避免在Map和Reduce函数中进行不必要的磁盘I/O操作，或者使用缓存来加速数据访问。

3. **设置合理的内存配置**：合理分配内存资源，确保Map和Reduce任务有足夠的内存来处理数据，同时避免内存溢出。

### 2.3.2 数据存储的优化

数据存储的优化主要包括对HDFS数据块大小的调整、数据压缩的使用以及数据本地化的优化：

1. **调整数据块（block）大小**：Hadoop中的数据块大小默认为128MB，这个大小适用于多种不同的工作负载。但是，如果数据集较小或者读写操作频繁，可能需要调整数据块的大小以更好地适应特定的工作负载。

2. **使用数据压缩**：压缩可以有效减少存储空间的占用，同时在传输和处理数据时减少I/O开销。压缩算法的选择依赖于数据类型和读写操作的频率。

3. **数据本地化优化**：数据本地化指的是数据处理任务在含有数据的节点上执行，或者尽可能接近数据所在的节点，这可以显著降低网络I/O的开销。优化数据本地化可以通过合理安排任务调度和资源分配来实现。

### 2.3.3 资源分配的优化

资源分配的优化涉及对MapReduce作业执行过程中使用到的CPU、内存和网络资源进行合理配置。以下是一些常见的优化方法：

1. **YARN资源管理器的使用**：Hadoop 2引入了YARN资源管理器，可以更细粒度地分配集群资源。合理配置YARN的内存、CPU等资源，可以提高资源利用率。

2. **作业优先级调整**：在资源有限的情况下，可以对不同作业设置不同的优先级，优先执行高优先级的作业。

3. **动态资源分配**：通过配置动态资源分配参数，可以根据作业的运行情况动态调整资源分配，提高资源利用效率。

// 示例代码：动态资源分配配置
Job job = Job.getInstance(getConf(), "Dynamic资源配置示例");
job.addCacheFile(new Path("hdfs://path/to/cache/file").toUri());
job.set("mapreduce.jobresourcemanagementpolicy", "org.apache.hadoop.mapreduce.jobresources.DynamicResourceAssignmentPolicy");

以上对MapReduce编程模型的深入分析，涵盖了从数据处理流程到性能优化的各个方面。这些知识的掌握对于任何希望提高MapReduce作业效率的开发者来说都至关重要。

# 3. MapReduce常见问题与解决方案

MapReduce作为大数据处理的核心技术之一，尽管在数据处理方面表现出色，但在实际应用中，仍会出现各种问题影响作业的性能与稳定性。本章将深入探讨这些常见的问题，并提供相应的问题解决方案。

## 3.1 数据倾斜问题的诊断与解决

数据倾斜是MapReduce作业中非常普遍的问题，它发生在数据分布不均匀时，导致部分任务处理的数据量远远大于其他任务，从而导致作业效率低下。

### 3.1.1 识别数据倾斜的原因

数据倾斜通常是由于数据本身存在某种偏斜分布，或者分区策略设计不当造成的。在MapReduce中，数据倾斜主要发生在Map阶段和Reduce阶段。Map阶段的数据倾斜通常是因为不合理的分区函数导致数据落到同一个Map任务中，而Reduce阶段的数据倾斜则是因为分区函数导致不同键（key）的数据量相差悬殊。

### 3.1.2 处理数据倾斜的策略

解决数据倾斜问题通常需要从数据预处理、编程优化和系统配置三个层面来进行。具体可以考虑以下几种策略：

- **数据预处理**：在MapReduce作业开始前，对数据进行预处理，如随机化、哈希、对数处理等方法分散热点数据。
- **编程优化**：调整Map和Reduce任务的键值对分布，例如合并小文件、使用Combiner减少数据量、自定义分区函数避免数据倾斜。
- **系统配置**：调整MapReduce框架的参数配置，比如增大Map和Reduce任务的数量，使得负载可以更均匀地分配。

// 示例代码：自定义分区函数
public class CustomPartitioner extends Partitioner<Text, IntWritable> {
    @Override
    public int getPartition(Text key, IntWritable value, int numPartitions) {
        // 自定义分区逻辑，确保数据均匀分布
        return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numPartitions;
    }
}

通过上述自定义分区函数的代码，我们可以更精细地控制数据在Reducer之间如何进行分布，从而缓解数据倾斜的问题。

## 3.2 MapReduce作业性能调优

在MapReduce作业中，性能调优是一个持续的过程，需要根据作业运行的情况不断调整配置参数和代码实现。

### 3.2.1 作业调度的优化方法

作业调度对于资源利用效率有着直接的影响。可以通过调整作业的优先级、队列大小、资源需求等参数，来确保作业高效运行。

### 3.2.2 网络带宽的优化技巧

网络带宽是限制MapReduce作业性能的瓶颈之一。优化网络带宽的措施包括减少数据传输量、优化网络协议、使用高效序列化框架等。

## 3.3 MapReduce容错机制与故障处理

容错机制是MapReduce框架的一个重要组成部分，确保在作业执行过程中遇到硬件故障时，作业能够从故障中恢复并继续执行。

### 3.3.1 任务失败的常见原因

任务失败的原因多种多样，比如节点硬件故障、网络中断、作业配置错误等。MapReduce通过定期的心跳检测和备份任务来保证任务的可靠性。

### 3.3.2 容错机制的工作原理

MapReduce的容错机制包括作业的重试、任务的重新调度以及数据的复制。当作业或任务失败时，框架会根据配置的策略进行重试或跳过。

### 3.3.3 故障处理流程及案例分析

故障处理流程通常包括故障检测、故障隔离和作业恢复。具体的案例分析则需要根据实际发生的故障进行详细的排查和总结。

通过本章节的介绍，读者应该对MapReduce在实际应用中可能遇到的常见问题有了较为深入的理解，并且掌握了一定的解决方法。下章节我们将通过实际案例，进一步加深对MapReduce应用的理解。

# 4. MapReduce实践案例分析

## 4.1 大数据处理实例

### 4.1.1 日志文件分析

在实际的企业应用中，日志文件分析是MapReduce最常见的用例之一。大量的用户访问、系统运行日志等数据存储在Hadoop集群中，通过MapReduce可以快速地提取有用信息进行分析。

public static class LogMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 每行记录格式假设为：时间戳 用户ID 请求URL HTTP状态码
        String line = value.toString();
        String[] parts = line.split(" ");
        String timestamp = parts[0];
        String url = parts[2];
        context.write(new Text(url), new IntWritable(1));
    }
}

public static class LogReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

上述代码展示了如何使用MapReduce来统计日志中每个URL的访问次数。Map阶段，解析每行日志并以URL作为key，计数值1作为value输出。Reduce阶段，对相同的URL进行累加，输出每个URL的访问次数。MapReduce的这种模式适用于对大量数据进行分组统计。

在生产环境中，MapReduce作业的执行还需要考虑集群的配置、HDFS的块大小、输入数据格式等众多因素，优化这些参数可以提高日志分析任务的效率。

### 4.1.2 搜索引擎索引构建

搜索引擎索引构建是一个复杂的数据处理流程，它涉及对互联网上收集来的网页进行解析、索引和存储，MapReduce在这一过程中发挥着重要作用。

MapReduce可以被用于以下流程：

1. 提取网页中的关键词。
2. 计算每个关键词出现的频率。
3. 将关键词及其频率存储到数据库中。

以下是一个简化的MapReduce作业实现关键词频率统计的伪代码：

public static class IndexMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 将每行文本分割为单词
        String[] words = value.toString().split("\\s+");
        for (String str : words) {
            word.set(str);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

public static class IndexReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

Map阶段把每行文本中的单词作为key，固定值1作为value进行输出。Reduce阶段则对相同key的value进行累加，得到每个单词的频率。这个MapReduce作业的输出可以被进一步用来构建搜索引擎的倒排索引，提升搜索效率。

## 4.2 MapReduce在不同行业的应用

### 4.2.1 金融领域的应用案例

在金融领域，MapReduce被用来处理大规模的金融交易数据，比如对市场数据进行分析，计算风险评估模型，以及进行欺诈检测。举个例子，金融机构可能使用MapReduce来分析用户交易模式，发现异常行为，从而防止金融欺诈。

### 4.2.2 生物信息学中的应用

生物信息学中的一个关键应用是基因组序列的分析。MapReduce可用来在大量的基因序列数据上执行比对、排序、聚类等操作。通过使用MapReduce，研究人员可以在较短时间内分析整个基因组，加快新药开发和疾病研究的过程。

以上内容展示了MapReduce在实际大数据处理中的两个具体应用案例。通过具体的代码实现和应用场景介绍，我们可以更深刻地理解MapReduce在大数据处理中的强大功能和灵活性。

# 5. MapReduce进阶技巧与最佳实践

## 5.1 编写可维护与高效的MapReduce程序

编写MapReduce程序时，代码的可维护性和效率是两个关键的考量因素。为保证这两个因素，开发者需要遵循一些设计原则和最佳实践。在本小节中，我们将探索如何优化MapReduce代码结构，以及如何有效地进行测试和调试。

### 5.1.1 代码结构优化

MapReduce程序通常由Mapper、Reducer、Partitioner、Combiner以及Driver程序组成。每个组件承担着不同的职责，使得代码结构清晰，是提高代码可维护性的基础。

public class MyMapReduce {

    public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            // Map逻辑实现
        }
    }

    public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            // Reduce逻辑实现
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // Driver逻辑
    }
}

通过上述代码，我们可以看到基本的MapReduce程序结构。在实际开发中，应避免在Mapper或Reducer中编写过于复杂的逻辑，这会降低程序的可读性与可维护性。同时，利用Java的继承和接口原则，可以设计出更加灵活的Map和Reduce任务，便于重用和扩展。

### 5.1.2 MapReduce程序的测试与调试

在编写MapReduce程序时，测试和调试是不可或缺的环节。开发者可以使用单元测试来验证组件的正确性，同时利用Hadoop提供的本地运行模式来简化测试过程。

// 示例：使用JUnit进行Mapper的单元测试
public class MyMapperTest extends TestCase {
    public void testMap() throws Exception {
        MyMapper mapper = new MyMapper();
        // 初始化输入
        // 调用Mapper的map方法
        // 验证输出
    }
}

调试方面，可以在Driver程序中添加日志记录，或者使用IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）的远程调试功能。此外，Hadoop的Web界面也会显示作业的进度和错误信息，便于开发者追踪问题所在。

## 5.2 使用Hadoop生态系统工具

随着大数据处理需求的增加，单纯的MapReduce程序越来越难以满足需求。Hadoop生态系统提供了许多辅助工具和框架，使得开发MapReduce应用更加高效。

### 5.2.1 Hive和Pig的MapReduce集成

Hive和Pig是Hadoop生态系统中用于简化MapReduce编程的高级工具。它们分别通过SQL-like语言和数据流语言，使得用户不需要深入了解底层的MapReduce编程细节。

-- Hive示例：计算网页访问量
SELECT page, COUNT(*) AS views FROM visits GROUP BY page;

在Hive中，开发者通过编写SQL查询语句来实现数据的分析和处理，Hive会自动将其转换成MapReduce作业。类似地，Pig将数据流语言转化为MapReduce程序。这种方式大大降低了大数据处理的门槛。

### 5.2.2 Spark对MapReduce的替代方案

Spark是基于内存计算的大数据处理框架，它与MapReduce相比，在某些场景下具有更高的性能。Spark的RDD（弹性分布式数据集）是其核心抽象，能够提供高效的数据处理能力。

// Spark示例：使用Scala进行简单的MapReduce操作
val rdd = sc.textFile("hdfs://path/to/input")
val mapped = rdd.map(line => line.split(" "))
val reduced = mapped.map(words => (words(0), 1)).reduceByKey(_ + _)
reduced.collect().foreach(println)

Spark通过内存计算避免了MapReduce的磁盘I/O开销，同时提供了更为丰富的数据处理API。它不仅能处理批处理作业，也支持实时数据流处理，使得MapReduce的传统优势不再明显。

在本小节中，我们深入探讨了如何编写高效的MapReduce程序，以及如何通过Hadoop生态系统的其他工具来提高开发效率。从代码结构优化到单元测试，再到利用Hive和Pig简化数据处理，以及Spark作为新的替代方案，都是MapReduce程序员必须了解的重要知识点。掌握这些进阶技巧和最佳实践，无疑将提升开发者的竞争力和生产力。

# 6. MapReduce未来发展趋势与挑战

## 6.1 MapReduce在云计算环境中的角色

云计算已经成为推动IT技术发展的新动力，它的灵活、可扩展和按需计算的特性，使得MapReduce在其中的角色也随之变化。让我们深入探讨云计算对MapReduce的影响，以及在云平台上MapReduce的优化策略。

### 6.1.1 云计算对MapReduce的影响

云计算为MapReduce提供了更加弹性的计算资源，企业和组织可以按需租用计算能力和存储资源，而无需投资昂贵的硬件设备。MapReduce在云计算中不仅能够处理大规模数据集，还可以实现跨多个数据中心的容错和数据冗余。

云计算的弹性特性使得MapReduce能够根据实时需求动态调整资源。对于突发的计算任务，可以迅速启动更多虚拟机实例来分担工作负载。这种灵活的资源分配方式，使得MapReduce在处理大数据时更加高效。

### 6.1.2 MapReduce在云平台的优化策略

在云平台上，MapReduce的优化策略主要包括成本优化、性能优化和数据管理优化。对于成本优化，可以利用云平台的成本监控工具来分析资源使用情况，合理规划资源的使用时间和规模。

性能优化方面，可以结合云平台提供的高级服务，如数据缓存和预加载，提高数据处理速度。另外，通过合理配置集群资源和调整作业参数来减少不必要的资源竞争，提高任务执行效率。

在数据管理方面，利用云存储服务实现数据的高效存储和快速访问。MapReduce作业可以利用云存储服务的高可用性和持久化特性，以减少数据丢失和保证数据处理的连续性。

## 6.2 面向大数据的新型处理模型探索

随着大数据技术的发展，MapReduce虽然在大数据处理领域依然占据重要地位，但新兴的处理模型正逐步出现，改变了数据处理的方式和架构。接下来，我们将探讨流处理模型和机器学习与大数据结合的新趋势。

### 6.2.1 流处理模型的兴起

流处理模型，如Apache Kafka Streams和Apache Flink，被设计用来处理实时数据流。这些模型专注于即时的数据分析，与MapReduce批处理模型形成对比。流处理模型能够以极低的延迟处理连续的数据流，为需要实时分析的应用场景提供支持。

与MapReduce相比，流处理模型的编程模型更加直观，允许开发者以接近自然语言的方式描述数据流的处理逻辑。此外，流处理模型常用于构建复杂的事件驱动应用和实时数据管道，这对于传统的批处理模型是一个重要的补充。

### 6.2.2 机器学习与大数据的结合

大数据与机器学习的结合是当前数据处理领域的另一个重要趋势。机器学习算法通常需要大量的数据进行训练，而MapReduce框架可以很好地处理大规模数据集的预处理工作，为机器学习提供高质量的输入数据。

在实践中，Hadoop生态系统提供了工具如Apache Mahout、Apache Spark MLlib等，这些工具能够在MapReduce或者基于MapReduce的模型如Apache Spark上执行机器学习算法。为了更好地结合机器学习和大数据处理，开发者需要了解如何在Hadoop或Spark环境中优化数据预处理和特征提取过程，以及如何调整算法参数来适应大数据环境。

在未来的趋势中，MapReduce需要不断演进以适应新的数据处理模型，以保持其在大数据处理领域的竞争力。对于IT专业人士而言，掌握MapReduce以及新兴的处理模型和机器学习技术，将使他们在这个快速变化的行业中保持领先地位。