什么是大数据？

大数据的完整攻略主要分为以下几个阶段：

数据采集：从各种数据源（如数据库、文本文件、web日志、传感器设备等）中收集数据，并进行初步处理和清洗。数据采集阶段需要考虑数据来源的多样性、数据量的大小和数据的完整性等因素。
数据存储：将采集到的数据保存到大数据存储系统（如Hadoop HDFS、Cassandra、MongoDB等）中，以便后续使用和处理。数据存储阶段需要考虑数据的可扩展性、可靠性和安全性等因素。

下面是一个使用Python语言将数据存储到MongoDB数据库的示例代码：

# 导入MongoDB驱动
import pymongo

# 连接MongoDB数据库
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

# 创建或选择一个数据库
db = client["mydatabase"]

# 创建或选择一个集合
col = db["mycollection"]

# 定义要存储的数据
data = {"name": "John", "address": "Highway 37"}

# 将数据插入到集合中
x = col.insert_one(data)

# 输出插入的数据的ID
print(x.inserted_id)

数据处理：对存储在大数据系统中的数据进行分析和处理，以提取有价值的信息和洞察。数据处理阶段需要考虑数据分析的算法和方法，以及如何有效地并行计算。

下面是一个使用MapReduce算法统计文本中单词出现频率的示例代码，该代码可以在Hadoop平台上运行：

public class WordCount {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

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

  public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
    while (itr.hasMoreTokens()) {
      word.set(itr.nextToken());
      context.write(word, one);
    }
  }
}

public class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
  private IntWritable result = new IntWritable();

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