答案:正确 解析:MapReduce操作包含Map阶段和Reduce阶段。Map阶段负责将输入数据映射为键值对,而Reduce阶段负责对Map输出进行汇总和处理。 开学特惠 开通会员专享超值优惠 助力考试高分,解决学习难点 新客低价 最低仅0.1元开通VIP 百度教育商务合作 产品代理销售或内容合作等 立即合作 ...
MapReduce包括()和()两个阶段,可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总,从而完成海量数据的并行处理。 A分布 B映射 C分析 D化简 正确答案 答案解析 略 真诚赞赏,手留余香 小额打赏 169人已赞赏
MapReduce模型主要包括两个阶段:Map阶段和Reduce阶段,Map阶段的任务是将输入数据拆分成小块,然后分别处理每一个小块,生成中间结果的键值对;Reduce阶段则是将所有具有相同键的中间结果进行合并,以得到最终结果,这种模型非常适合于大规模数据集的并行运算,可以显著提高处理速度。 文本分析中的应用 一个典型的MapReduce应用...
在Hadoop中,每个MapReduce任务都被初始化为一个Job,每个Job又可以分为两种阶段:A.map阶段B.reduce阶段C.output阶段D.input阶段
第一阶段:数据存储在Hadoop中,通过MapReduce的脚本进行分析和处理。有一部分复杂的任务会以天为单位被执行,并且最后会将结果写入到如MySQL的RDBMS 中。 第二阶段:在业务发展过程中MySQL 很快变成了瓶颈,有两个原因,一是数据库的Schema 更改成本高,新业务不断需要增加新列和新表,流程烦琐而且需要进行Schema 设计;二...
我们要学习的就是这个计算模型的运行规则。在运行一个mapreduce计算任务时候,任务过程被分为两个阶段:map阶段和reduce阶段,每个阶段都是用键值对(key/value)作为输入(input)和输出(output)。而程序员要做的就是定义好这两个阶段的函数:map函数和reduce函数。
下图非常形象地描绘了MapReduce的编程模型,可以明显地看到,Map阶段的输出是作为Reduce阶段的输入,因而要求这两个阶段的数据类型要保持一致。同时,需要注意的是,MapReduce编程中所有输入和输出的数据类型都必须是Hadoop自己定义的数据类型,这是因为Hadoop的数据类型都实现了Hadoop的序列化,从而能够作为Map和Reduce的输入和输...
在map的输出value中为不同表的数据打上tag标记,在reduce阶段根据tag判断数据来源。MapReduce的过程如下(这里只是说明最基本的Join的实现,还有其他的实现方式) 在这里插入图片描述 Group By的实现原理 select rank, isonline, count(*) from city group by rank, isonline; ...
从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,认为它们非常是神奇。而神奇的东西常能勾起我的兴趣。在看过介绍它们的文章或论文之后,认为Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处...
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,框架最核心的设计就是:HDFS 和 MapReduce。HDFS 为海量的数据提供了存储,而 MapReduce 则为海量的数据提供了计算。这篇文章就主要从 HDFS 和 MapReuce 两个大的方面展开对 Hadoop 讲解,当然为了直观的测试 HDFS 提供的丰富的 API 以及我们编写的 MapReduce ...