大数据技术主要关注数据的管理和处理，包括如何存储、计算和传输大规模数据。这是该领域需要重点解决的核心问题。

在传统计算模型中，数据被集中处理：首先输入数据，然后进行计算，最后得出结果。然而，在互联网时代，数据量迅速增长，这种传统的计算模式已无法满足需求。因此，我们需要探索新的解决方案。既然数据量庞大，而程序相对较小，将所有数据集中到单一程序中处理并不经济高效。相反，我们可以考虑将程序分散到各个数据节点上进行处理，然后再汇总结果。这种方法是可行的。

但是，随之而来的新挑战是如何实现不同计算机之间的有效协同工作，以便完成计算和数据汇总。这需要在技术层面进行全新的设计和架构。MapReduce作为一种处理大型数据集并生成相应执行结果的编程模型，由Google在2003年至2004年间提出并在其技术论文中详细描述。MapReduce模型能够有效地分解任务，并在多个节点上并行处理数据，从而显著提高了计算效率。

具体实施步骤如下： 1. 将待处理的数据存储在集群服务器上，主要利用HDFS（Hadoop分布式文件系统）将文件分块存储。 2. 根据各服务器的处理能力，大数据引擎会在每台服务器上启动任务执行进程，并等待任务分配。 3. 使用支持大数据计算的编程模型进行编程，例如Hadoop的MapReduce模型或Spark的RDD（弹性分布式数据集）模型。编写好的程序需要打包成JAR文件。 4. 使用Hadoop或Spark的启动命令执行JAR文件。执行引擎会根据数据路径将数据分片并分配给各个任务执行进程进行处理。 5. 任务执行进程收到分配的任务后，会自动加载程序JAR文件，并通过反射机制运行程序。 6. 任务执行进程根据分配的数据片段地址和数据文件的偏移量读取数据并进行处理。

大数据技术的编程模型和编程框架使得开发者只需专注于大数据算法的设计和实现，而无需关心这些算法如何在分布式环境中运行，从而极大地简化了大数据开发的复杂性和门槛。

最后，对于希望学习大数据技术的朋友，这里有一些限时免费的学习资料和课程可供领取：

支付方式： 1. 回复本篇文章，不限字数，哪怕只有一个字也可以。 2. 成为小编的粉丝。 3. 私信小编“大数据开发教程”即可获取。

希望大家都能顺利学习大数据技术，并取得好的成果。（拿到教程后一定要好好学习，多加练习哦！）