简述mapreduce的基本思想 学大数据需要Java的基础吗？

尽管java语言基础不是必需的，但是它是选择java语言的一个更好的捷径。

首先，大数据的许多组件都是用Java语言编写的。如果你想加深你的学习，你必须啃咬源代码。如果你想啃咬源代码，Java语言将近水楼台。

其次，大多数大数据公司都在招聘Java开发人员，因此有更多的就业机会。

当然，除了Java语言，python语言，shell脚本语言，都需要掌握，可以为工作带来很多便利。

最后，要做好大数据，数理逻辑思维非常重要，可以集中训练

最后，附上招聘信息

~]：。MapReduce采用了“分而治之”的思想。简而言之，MapReduce就是“任务分解和结果汇总”。

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Spark是在MapReduce的基础上开发的。它具有hadoopmapreduce的优点。Spark是MapReduce的替代品，与HDFS和hive兼容。它可以集成到Hadoop生态系统中，以弥补MapReduce的不足。

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学大数据需要Java的基础吗？

MapReduce是用于大规模数据集（大于1TB）并行计算的编程模型。“map”和“reduce”的概念及其主要思想是从函数式编程语言中借用的，也是从向量编程语言中借用的特性。对于程序员来说，在分布式系统上运行程序是非常方便的，而无需分布式并行编程。当前的实现是指定一个map函数来将一组键值对映射为一组新的键值对，并指定一个并发reduce函数来确保每个映射的键值对共享相同的密钥组。要了解更多关于开源的信息，请访问LUPA社区

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