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mapreduce的基本思想

生活更新时间:2024-07-29 23:07:53

1. Mapreduce簡介

MapReduce是一種分布式計算模型，由Google提出，主要用于搜索領域，解決海量數據的計算問題.

MapReduce由兩個階段組成：Map和Reduce，用戶隻需要實現map()和reduce()兩個函數，即可實現分布式計算，非常簡單。

這兩個函數的形參是key、value對，表示函數的輸入信息。

MapReduce在多于10PB數據時趨向于變慢。

2. Mapreduce原理架構圖

mapreduce的基本思想（MapReduce學習一:MapReduce簡介和架構原理）1

執行步驟：

1. map任務處理

1.1 讀取輸入文件内容，解析成key、value對。對輸入文件的每一行，解析成key、value對。每一個鍵值對調用一次map函數。

1.2 寫自己的邏輯，對輸入的key、value處理，轉換成新的key、value輸出。

1.3 對輸出的key、value進行分區。

1.4 對不同分區的數據，按照key進行排序、分組。相同key的value放到一個集合中。

1.5 (可選)分組後的數據進行歸約。

2.reduce任務處理

2.1 對多個map任務的輸出，按照不同的分區，通過網絡copy到不同的reduce節點。

2.2 對多個map任務的輸出進行合并、排序。寫reduce函數自己的邏輯，對輸入的key、values處理，轉換成新的key、value輸出。

2.3 把reduce的輸出保存到文件中。

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