MapReduce,MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行
Hadoop 中 MapReduce 最核心的思想就是分而治之,通过 MapReduce 这个名字就可以看出,MapReduce 包含有 Map 和 Reduce 两个部分。它将一个大型的计算问题分解成一个个小的,简单的计算任务,交给 MapReduce 中的 Map 部分执行,随后 Reduce 部分会对 Map 部分输出的中间结果进行聚合计算,输出最终的统计结果。 为了...
MapReduce无法像MySQL一样,在毫秒或者秒级内返回结果。 不擅长流式计算 流式计算的输入数据是动态的,而MapReduce的输入数据集是静态的,不能动态变化。这是因为MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的。 不擅长DAG(有向无环图)计算 多个应用程序存在依赖关系,后一个应用程序的输入为前一个的输出。在这种...
Combiner是MapReduce框架的可选组件,用于在Mapper和Reducer之间进行局部合并处理,减少数据的传输量和提高处理效率。 InputFormat InputFormat是MapReduce框架的输入格式组件,负责将输入数据格式化为MapReduce框架可以处理的数据格式。 OutputFormat OutputFormat是MapReduce框架的输出格式组件,负责将MapReduce框架的输出结果格式化为...
(1)Shuffle 中的缓冲区大小会影响到 MapReduce 程序的执行效率,原则上说,缓冲区越大,磁盘 io 的次数越少,执行速度就越快。 (2)缓冲区的大小可以通过参数调整,参数:mapreduce.task.io.sort.mb 默认 100M。 3.3 Shuffle 机制 Map 方法之后,Reduce 方法之前的数据处理过程称之为 Shuffle。
一、MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由 map 以并行的方式处理，框架对 map 的输出进行排序，然后输入到 reduce 中。MapReduce 框架专门用于 ...
2.2 MapReduce的细分步骤 工作流程中可以拆分成三个部分:预处理,Map任务的shuffle过程,Reduce任务的Shuffle过程。 预处理: 数据以不同形式存储在底层的分布式文件系统HDFS中 从HDFS中加载数据到InputFormate模块中 验证数据是否符合定义的格式 将数据进行逻辑切分为InputSplit基础单位 ...
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上,具有以下优点: 易于编程:简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式程序; 良好的扩展性:当计算性能不足时,简单的增加机器就可扩展它的计算能力; ...
1.1、MapReduce 基本定义 1.2、MapReduce 的模型简介 1.3、MapReduce 的特点 1.4、MapReduce 与传统并行计算框架的对比 1.5、小结 2、MapReduce 的体系结构 3、MapReduce 编程模型 3.1、MapReduce 各个执行阶段 3.2、Split(分片) 3.3、Shuffle 过程(洗牌、发牌—核心机制:数据分区,排序,缓存) ...