MapReduce 的并行粗糙集方法，真的是大数据场景下的一个救命工具。粗糙集不确定信息还挺拿手的，但以前大数据集，效率老上不去。现在配合 MapReduce，用分布式方式跑粗糙集算法，响应快、扩展性也不错，挺适合用在复杂数据任务里的。

粗糙集的知识获取方法，结合了 MapReduce 的分布式优势，把数据切成小块分别，再合并结果。简单说，Map 做拆分，Reduce 做合并，整个流程就高效多了。你不用担心数据量有多大，分布式来分担压力。

大数据挖掘讲究的就是快和稳，这套方法在实验里表现还挺靠谱的，不管数据是几十万还是上百万条，性能表现都蛮稳定。粗糙集在分类、约简上也有用武之地，适合你想找数据里那些潜在规则的时候。

MapReduce逻辑清晰，Map 阶段提中间值，Reduce 阶段聚合，适合你需要跑一些大规模粗糙集任务的时候。不熟 MapReduce 也没事，多看看案例代码，快就能上手。

想进一步了解，可以顺手看看MapReduce 的并行计算模型或者粗糙集属性约简调研，对整体实现逻辑会更有感觉。

如果你正在折腾大数据，又想提升知识获取的效率，这套基于 MapReduce 的粗糙集方法，值得一试。嗯，别忘了跑之前看看数据怎么切分，Map 阶段的粒度设置会影响最终效果。