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MapReduce編程原理 MapReduce編程原理是什么？

發(fā)布： 大數(shù)據(jù)培訓(xùn) 發(fā)布時間：2021-08-06 14:30:46

推薦答案
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MapReduce是采用一種分而治之的思想設(shè)計出來的分布式計算框架，主要被應(yīng)用于搜索領(lǐng)域，解決海量數(shù)據(jù)的計算問題。MapReduce由兩個階段組成：Map和Reduce，用戶只需要實(shí)現(xiàn)map()和reduce()兩個函數(shù)，即可實(shí)現(xiàn)分布式計算。

1、Map階段

map task的map()函數(shù)以key-value對作為輸入，產(chǎn)生一系列kv對作為中間輸出寫入本地磁盤。

2、Reduce階段

reduce()函數(shù)通過網(wǎng)絡(luò)將map的輸出(kv對)作為輸入，產(chǎn)生另一系列kv對作為最終輸出寫入到hdfs，這時的key-value對是計算結(jié)果。

MapReduce的優(yōu)點(diǎn)：

1)易于編程

MapReduce只需簡單地實(shí)現(xiàn)一些接口,就可以完成一個分布式程序,這個分布式程序可以分布到大量廉價的PC機(jī)上運(yùn)行。

2)良好的可擴(kuò)展性

當(dāng)計算機(jī)資源得不到滿足的時候,可以通過簡單的增加機(jī)器來擴(kuò)展它的計算能力。

3)高容錯性

比如一臺機(jī)器掛了,可以把它上面的計算任務(wù)轉(zhuǎn)移到另一個節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行,不至于整個任務(wù)運(yùn)行失敗,而且這個過程不需要人工干預(yù),完全由hadoop內(nèi)部完成。

4)高吞吐量

能對PB量級以上海量數(shù)據(jù)進(jìn)行離線處理，適合離線處理而不適合實(shí)時處理。
 

其它答案
冰闊落2020-06-22 18:56:36

MapReduce執(zhí)行步驟：

1、map任務(wù)處理

(a)讀取輸入文件內(nèi)容，解析成key、value對。對輸入文件的每一行，解析成key、value對。每一個鍵值對調(diào)用一次map函數(shù)。

(b)寫自己的邏輯，對輸入的key、value處理，轉(zhuǎn)換成新的key、value輸出。

2、reduce任務(wù)處理

(a)在reduce之前，有一個shuffle的過程對多個map任務(wù)的輸出進(jìn)行合并、排序。

(b)寫reduce函數(shù)自己的邏輯，對輸入的key、value處理，轉(zhuǎn)換成新的key、value輸出。

(c)把reduce的輸出保存到文件中。

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