⚫ MapReduce是一种面向海量数据处理的一种指导思想,也是一种用于对大规模数据进行分布式计算的编程模型。 MapReduce产生背景 ⚫ MapReduce最早由Google于2004年在一篇名为《MapReduce:Simplified Data Processingon Large Clusters 》的论文中提出。 ⚫ 论文中谷歌把分布式数据处理的过程拆分为Map和Reduce两个操作函...
第三阶段是对排序后的键值对调用reduce方法,键相等的键值对调用一次reduce方法,每次调用会产生零个或者多个键值对。最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。 结语 在实际的工作中,我们最大的工作量就是覆盖map方法和reduce方法。
--Combiner是一个本地化的reduce操作,它是map运算的后续操作,主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作,例如我们对文件里的单词频率做统计,map计算时候如果碰到一个hadoop的单词就会记录为1,但是这篇文章里hadoop可能会出现n多次,那么map输出文件冗余就会很多,因此在reduce计算前对相同的key做一个...
4.2.2 Hadoop MapReduce 架构 4.2.3 MapReduce的工作流程 4.3MapReduce示例 4.3.1 WordCont原理 4.3.2 学生平均成绩 4.1 MapReduce原理 4.1.1 概述 4.1.2MapReduce 的主要功能 4.1.3MapReduce 的处理流程 4.1.1 MapReduce概述# MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台,它包含以下三层含义。 (...
Hadoop MapReduce基本思想:一个MapReduce作业通常会把输入的数据集合切分为若干独立的数据块,由Map任务并行的方式处理。该框架会对Map的输出先进行排序,然后把结果输出作为Reduce任务的输入。通常作用的输入和输出都会存储在文件系统中。 1.1 系统架构 在系统架构上,MapReduce框架是一种主从架构,由一个单独的JobTracker节...
(2)分布式文件系统(HDFS):针对大规模数据的高容错性和高吞吐的分布式文件系统;它可以构建从几台到几千台由常规服务器组成的集群中,并提供高聚合输入输出的文件读写访问。 (3)并行计算框架(MapReduce):适用于大数据量处理的分布式框架,是为离线数据分析而设计,利用数据的并行性进行分布运算,而后汇总结果的计算框架。
前面提到MapReduce编程模型将大数据计算过程切分为map和reduce两个阶段,在map阶段为每个数据块分配一个map计算任务,然后将所有map输出的key进行合并,相同的key及其对应的value发送给同一个reduce任务去处理。 这个过程有两个关键问题需要处理 如何为每个数据块分配一个map计算任务,代码是如何发送数据块所在服务器的,发送...
packagecom.itquincy.bigdata.mapreduce.job;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache...
每个阶段的输入是key-value对。此外,还需要开发人员来指定两个函数:map函数和reduce函数。 二、MapReduce架构 MapReduce计算模型的整个过程经历四个阶段:分割、映射、变换和还原。 让我们用一个MapReduce例子来理解。 考虑到我们的大数据程序中的MapReduce有以下输入数据: ...