MapReduce是一种分布式计算框架,最初由Google设计和实现,用于处理大规模数据集的并行计算。它的核心思想是将大规模数据集分解成多个小的子任务,并在分布式计算环境中并行地进行处理和计算。MapReduce框架的设计目标是简化并行计算的编程模型,使开发人员能够更轻松地编写并行计算任务,而不用关心底层的分布式细节。 一、Inp...
它是MapReduce程序计算输入数据的基本单位,一般一个数据切片对应启动一个MapTask,而MapTask的数量就是并行度,所以说切片和maptask的并行度决定机制。 具体细节如下: (1)一个Job在map阶段并行度由客户端提交的切片数决定。 (2)每个split切片分配一个MapTask并行实例处理。 (3)默认情况下切片大小=block的size。 (4...
MapReduce既是一个编程模型,也是一个计算组件,处理的过程分为两个阶段,Map阶段:负责把任务分解为多个小任务,Reduce负责把多个小任务的处理结果进行汇总。其中Map阶段主要输入是一对Key-Value,经过map计算后输出一对Key-Value值;然后将相同Key合并,形成Key-Value集合;再将这个Key-Value集合转入Reduce阶段,经过计算输出最...
packagecom.atguigu.mapreduce.KeyValueTextInputFormat;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;publicclassKVTextMapperextendsMapper<Text, Text, Text, LongWritable>{//1 设置valueLongWritable v =newLongWritable(...
map函数的计算过程就是,将这行文本中的单词提取出来,针对每个单词输出一个<word , 1>这样的<key , value>对。 MapReduce计算框架会将这些<word , 1>收集起来,将相同的word放在一起,形成<word , <1,1,1,1,1,1,1...>>这样的<key , value集合>数据,然后将其输入给reduce函数。 代码...
map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段,是MapReduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫shuffle。 shuffle: 洗牌、发牌——(核心机制:数据分区,排序,合并)。 shuffle是Mapreduce的核心,它分布在Mapreduce的map阶段和reduce阶段。一般把从Map产生输出开始到Reduce取得数据作为输入之前的过程称作shuffle。
1、MapReduce框架原理 1.1、Join多种应用 1.1.1、Reduce Join Map端的主要工作:为来自不同表或文件的 key/value对,打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为 value,最后进行输出. Reduce端的主要工作:在 Reducei端以连接字段作为ke的分组已经完成,我们只需要在每一个分组当中...
map()方法对每一个KV调用一次/reduceTask进程对每一组相同K的KV组调用一次reduce方法(聚合) driver阶段 相当于yarn集群的客户端,提交程序到yarn集群,提交的是封装了mapreduce程序相关运行参数的job对象 本地运行案例 环境搭建:新建maven工程,刷新jar包,在资源目录下新建文件用来打印日志,新建包和三个类 ...
图2-3-1:MapReduce执行步骤 其中Map将输入的原始数据集转化为Key-Value(键-值对),拆分给不同节点并行进行指定的计算操作(例如排序、聚集),形成中间结果,这个计算操作的过程称为Map shuffle;Reduce则并行地对生成的中间结果中相同的Key的所有Value进行规约合并汇总处理后,输出新的Key-Value得到最终结果,这个处理相同...