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运用实例简述mapreduce原理MapReduce是一种编程模型和模型化的方法，用于大规模数据集（如分布式文件系统）的并行处理。
它通常用于处理和转换大数据集，以进行数据挖掘、机器学习、数据库等领域的应用。
MapReduce原理的核心思想是将一个复杂的问题拆解成多个小问题，然后将小问题分配给多个处理器（可以是多个计算机或处理器），最后将处理结果汇总并生成最终结果。
这个过程主要包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
1.Map阶段：Map阶段的任务是将输入数据集分解为多个小的数据块，并对每个数据块进行处理，生成中间结果。
这个过程通常是一个用户定义的函数，它接受输入数据块并产生一组键-值对。
这些键-值对随后被合并并发送到Reduce阶段。
举个例子，假设我们要对一个大规模的文本文件进行词频统计。
Map阶段会将文本文件分解为单词，并对每个单词生成一个键值对（键为单词，值为该单词在文本中出现的次数）。
2.Reduce阶段：Reduce阶段的任务是将Map阶段产生的中间结果进行汇总，并执行用户定义的Reduce函数，对汇总后的键值对进行处理并生成最终结果。
Reduce函数通常也是用户自定义的函数，它接受一组键值对并产生一个输出结果。
同样以词频统计为例，Reduce阶段会对所有相同的单词进行计数，并将结果输出为一个新的文本文件，其中包含每个单词及其对应的频数。
MapReduce原理的优势在于它能够充分利用多台计算机或处理器的计算资源，实现大规模数据的并行处理。
同时，MapReduce还提供了简单易用的编程接口，使得用户可以轻松地处理大规模数据集。
在实际应用中，MapReduce已被广泛应用于各种领域，如数据挖掘、机器学习、数据库等。
通过MapReduce，我们可以轻松地处理和分析大规模数据集，从而获得更有价值的信息和知识。
需要注意的是，MapReduce原理并不是适用于所有类型的大规模数据处理任务。
对于一些特定的任务，可能需要使用其他类型的并行处理模型和方法。
MapReduce数据处理原理1. 概述MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，由Google首先提出并应用于分布式计算中。
它通过将大规模数据集划分为小的子集，并在多个计算节点上同时进行处理，从而实现高效的数据处理。
MapReduce的核心思想是将复杂的数据处理任务分解成简单的、可并行执行的任务。
2. 基本原理MapReduce模型基于两个基本操作：Map和Reduce。
下面将详细介绍这两个操作以及它们在数据处理中的作用。
2.1 Map操作Map操作是将输入数据集中的每个元素进行转换，并生成一个键值对集合作为输出。
具体来说，Map操作接受一个键值对作为输入，经过转换后输出一个新的键值对。
在Map操作中，用户需要自定义一个Map函数，该函数接受输入键值对作为参数，并根据具体需求进行转换操作。
在词频统计任务中，用户可以定义一个Map函数来将输入文本切分成单词，并为每个单词生成一个键值对（单词,1）。
2.2 Reduce操作Reduce操作是将经过Map操作后生成的键值对集合按照键进行分组，并对每个组进行聚合计算。
具体来说，Reduce操作接受一个键和与该键相关联的一组值作为输入，经过聚合计算后输出一个新的键值对。
在Reduce操作中，用户需要自定义一个Reduce函数，该函数接受输入键和与之相关联的值集合作为参数，并根据具体需求进行聚合计算。
在词频统计任务中，用户可以定义一个Reduce函数来对每个单词出现的次数进行累加。
2.3 数据流MapReduce模型通过Map和Reduce操作将数据流划分为三个阶段：输入阶段、中间阶段和输出阶段。
在输入阶段，原始数据集被划分成多个小的数据块，并分配给不同的计算节点进行处理。
每个计算节点上的Map操作并行处理自己分配到的数据块，并生成中间结果。
在中间阶段，所有计算节点上生成的中间结果被按照键进行分组，相同键的结果被发送到同一个Reduce操作所在的计算节点。
MapReduce结构一、概述MapReduce是一种分布式计算模型，用来处理大规模数据集。
它主要用于解决数据处理、分析和挖掘中的各种问题。
MapReduce结构由两个主要部分组成：Map和Reduce。
在Map阶段，数据被分成若干个片段，每个片段被分配给一个Map任务进行处理。
在Reduce阶段，Map任务的输出被收集和聚合，最终得到最终结果。
二、Map阶段Map阶段是MapReduce结构的第一部分。
在这个阶段，数据被拆分成多个片段，并被分配给各个Map任务进行处理。
Map任务是并行执行的，每个任务独立处理自己负责的数据片段。
Map任务的输入通常是一条记录，通过对输入进行处理，可以生成键值对作为输出。
每个键值对都有一个键和一个值，这些键值对将作为Reduce 阶段的输入。
2.1 Map阶段的流程1.数据拆分：输入数据被分成若干个片段，每个片段被分配给一个Map任务。
这个过程称为数据拆分。
2.数据处理：每个Map任务对自己负责的数据片段进行处理。
处理的方式可以是提取关键信息、过滤数据或进行计算等。
3.生成键值对：Map任务根据输入数据，生成键值对作为输出。
每个键值对都包括一个键和一个值。
4.数据分发：生成的键值对根据键，被分发到不同的Reduce任务进行处理。
数据分发的过程可以是基于哈希表或者排序等方式。
2.2 Map阶段的特点1.并行处理：Map任务是并行执行的，每个任务独立处理一部分数据。
2.局部处理：Map任务只处理自己负责的数据片段，通过局部处理，减少了数据传输的开销。
3.输出键值对：Map任务的输出是键值对，这些键值对将成为Reduce阶段的输入。
三、Reduce阶段Reduce阶段是MapReduce结构的第二部分。
在这个阶段，Map任务的输出被收集和聚合，最终得到最终结果。
Reduce任务的数量可以通过参数进行设置，可以灵活控制。
3.1 Reduce阶段的流程1.数据收集：Map任务的输出被收集起来，分组成若干个键值对列表。
MapReduce的原理及执⾏过程MapReduce简介1. MapReduce是⼀种分布式计算模型，是Google提出的，主要⽤于搜索领域，解决海量数据的计算问题。
2. MR有两个阶段组成：Map和Reduce，⽤户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。
MapReduce执⾏流程MapReduce原理MapReduce的执⾏步骤：1、Map任务处理 1.1 读取HDFS中的⽂件。
每⼀⾏解析成⼀个<k,v>。
每⼀个键值对调⽤⼀次map函数。
<0,hello you> <10,hello me> 1.2 覆盖map()，接收1.1产⽣的<k,v>，进⾏处理，转换为新的<k,v>输出。
<hello,1> <you,1> <hello,1> <me,1> 1.3 对1.2输出的<k,v>进⾏分区。
默认分为⼀个区。
详见《》 1.4 对不同分区中的数据进⾏排序（按照k）、分组。
分组指的是相同key的value放到⼀个集合中。
排序后：<hello,1> <hello,1><me,1> <you,1> 分组后：<hello,{1,1}><me,{1}><you,{1}> 1.5 （可选）对分组后的数据进⾏归约。
详见《》2、Reduce任务处理 2.1 多个map任务的输出，按照不同的分区，通过⽹络copy到不同的reduce节点上。
（shuffle）详见《》 2.2 对多个map的输出进⾏合并、排序。
覆盖reduce函数，接收的是分组后的数据，实现⾃⼰的业务逻辑， <hello,2> <me,1> <you,1> 处理后，产⽣新的<k,v>输出。
MapReduce的应用与实现MapReduce的应用与实现大数据时代的到来，数据量的增长速度越来越快，传统的数据处理方式往往难以胜任，因此新的数据处理方案不断涌现。
MapReduce是其中一种比较常见的数据处理框架，它可应用于各种领域中的数据处理操作，本文将从MapReduce的应用和实现两个方面来进行介绍和分析。
一、MapReduce的应用1.分布式计算MapReduce是一种分布式计算模型，是一种能够把一个大型的任务并行化，分给少量计算机处理的方法。
MapReduce的核心思想就是把计算过程分成两个步骤：Map和Reduce。
在Map的过程中，原始的数据由Map函数进行筛选，这个阶段的主要作用是将原始数据进行初步处理，它会将原始数据转变成一个中间格式，这个格式能够被Reduce所理解。
在Reduce过程中，中间数据由Reduce函数进行处理，得到最终的结果。
由于MapReduce的方式是基于分布式计算的，因此不需要大量的计算资源才能够处理海量数据，在分布式环境下，可以对数据进行快速计算和分析，具有很高的效率和可扩展性。
2.数据挖掘在数据挖掘过程中，需要对数据进行清洗，处理，筛选等操作，还需要计算各种指标，分析数据的特征和规律。
由于海量数据的存在，传统数据处理方式会非常困难，而MapReduce可以很好地解决这个问题。
MapReduce可以通过改进Map和Reduce算法来实现对数据的处理和清洗，并且可以实现分布式计算，从而提高数据挖掘的效率和精度。
3.日志分析在互联网时代中，互联网公司会生成大量的日志数据，如访问量，点击率，搜索关键字等，这些数据是非常重要的，需要进行数据分析和挖掘，来获取有价值信息。
MapReduce可以实现分布式、高性能的计算和分析，从而非常适合日志分析的需求。
4.图像处理在图像处理中，需要对图像进行识别、分类、过滤等操作，不同的算法需要处理海量的图像数据。
MapReduce可以很好地解决这个问题，可以通过MapReduce来实现对图像的分割、特征提取和分类等操作，从而实现对图像的高效处理。
MapReduce的架构及原理MapReduce是⼀种分布式计算模型，是Hadoop的主要组成之⼀，承担⼤批量数据的计算功能。
MapReduce分为两个阶段：Map和Reduce。
⼀、MapReduce的架构演变客户端向JobTracker提交⼀个作业，JobTracker会把这个作业拆分成多份，然后分配给TaskTracker(任务执⾏者)执⾏，TaskTracker会每隔⼀段时间向JobTracker发送⼼跳信息，如果JobTracker在⼀段时间内没有收到TaskTracker的⼼跳信息，JobTracker会认为TaskTracker挂掉，并把TaskTracker的任务分配给其它TaskTracker。
该架构存在的问题：a、JobTracker节点压⼒过⼤；b、单点故障；3、只能跑MapReduce作业。
以上架构，在Hadoop版本中称为MRv2，所解决的问题：1、更⾼的集群利⽤率，⼀个框架未使⽤的资源可由另⼀个框架进⾏使⽤，充分的避免资源浪费；2、很⾼的扩展性；3、yarn通过加⼊ApplicationMaster可变部分，可以编写不同的APPMst；4、监控job的tasks运⾏情况下放到ApplicationMaster中；⼆、MapReduce执⾏过程1、客户端提交作业2、JobClient与JobTracker通信，JobTracker返回⼀个JobID3、JobClient复制作业资源⽂件将运⾏作业所需要的资源赋值到HDFS上，包括MR程序打包的JAR⽂件、配置⽂件和输⼊划分信息。
这些⽂件都存在JobTracker专门为该作业创建的⽂件夹中，⽂件夹名称为该作业的JobID。
4、提交任务5、JobTracker初始化任务，创建作业对象JobTracker接收到作业后，将其放在⼀个作业队列，等待作业调度器进⾏调度。
6、对HDFS上的资源⽂件进⾏分⽚，每个分⽚对应⼀个MapTask当作业调度器根据⾃⼰的调度算法调度到该作业时，会根据输⼊划分信息为每个划分创建⼀个map任务，并将map任务分配给TaskTracker 执⾏7、TaskTracker会向JobTracker返回⼀个⼼跳信息，根据⼼跳信息分配任务TaskTracker每隔⼀段时间会给JobTracker发送⼀个⼼跳，告诉JobTracker它依然在运⾏，同时⼼跳中还携带着任务进度等信息8、TaskTracker从HDFS上获取作业资源⽂件对于map和reduce任务，TaskTracker根据主机核的数量和内存的⼤⼩有固定数量的map槽和reduce槽。
mapreduce的介绍及工作流程MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架。
它可以有效地处理大规模数据集，提供了分布式计算的能力，以及自动化的数据分片、任务调度和容错机制。
本文将介绍MapReduce的基本概念、工作流程以及其在大数据处理中的应用。
一、MapReduce的基本概念MapReduce的基本概念分为两个部分：Map和Reduce。
Map用于对输入数据进行初步处理，将输入数据分解成若干个<key, value>对。
Reduce则对Map的输出进行聚合操作，生成最终的结果。
MapReduce的输入数据通常是一个大型数据集，可以是文件、数据库中的表或者其他形式的数据源。
输入数据被划分为若干个数据块，每个数据块由一个Map任务处理。
Map任务将输入数据块转化为若干个中间结果，每个中间结果都是一个<key, value>对。
Reduce任务负责对Map任务的输出进行进一步处理，将具有相同key的中间结果进行聚合操作，生成最终的结果。
Reduce任务的输出结果通常是一个<key, value>对的集合。
二、MapReduce的工作流程MapReduce的工作流程可以简单概括为以下几个步骤：输入数据的划分、Map任务的执行、中间结果的合并与排序、Reduce任务的执行、最终结果的输出。
1. 输入数据的划分：输入数据被划分成若干个数据块，在分布式环境下，每个数据块都会被分配到不同的节点上进行处理。
数据块的大小通常由系统自动设置，以保证每个Map任务的负载均衡。
2. Map任务的执行：每个Map任务独立地处理一个数据块，将输入数据转化为若干个中间结果。
Map任务可以并行执行，每个任务都在独立的节点上运行。
Map任务的输出中间结果被存储在本地磁盘上。
3. 中间结果的合并与排序：Map任务输出的中间结果需要在Reduce任务执行之前进行合并和排序。
MapReduce概述,原理,执⾏过程MapReduce概述 MapReduce是⼀种分布式计算模型,运⾏时不会在⼀台机器上运⾏.hadoop是分布式的,它是运⾏在很多的TaskTracker之上的. 在我们的TaskTracker上⾯跑的是Map或者是Reduce Task任务. 通常我们在部署hadoop taskTracker 的时候,我们的TaskTracker同时还是我们的Datanode节点.datanode和tasktracker总是部署在⼀起的. MapReduce执⾏流程: 为什么要有多个datanode: 因为我们的datanode是专门⽤来存储数据的,我们的数据很⼤,在⼀个节点上是存不下的,存不下的情况下,我们就把数据存放在多个节点上. MapReduce:分布式计算模型.把我们的程序代码分到所有的tasktracker节点上去运⾏.只处理当前datanode上的数据,datanode和程序代码都在⼀台机器上处理,避免了⽹络传输.我们的代码拿到tasktracker上去执⾏,我们的tasktracker执⾏的数据来源于datanode,我们的程序就把各个datanode上的数据给处理了. reduce汇总的是这种map的输出,map处理的数据来⾃于datanode,但是map程序处理后的结果不⼀定放在datanode中,可以放到linux磁盘.reduce处理的数据来⾃于各个数据处理节点的linux磁盘.reduce处理完之后的输出放到datanode上.如果有节点空闲,reduce节点就在空闲节点上运⾏,如果都跑程序,就随机⼀个节点跑reducetasktracker处理的任务都是来⾃于datanode,处理数据是并⾏的.map处理完之后结果放到linux磁盘上.r educe程序的处理,是把map处理后linux磁盘上的数据都汇总到reduce节点处理,reduce处理完之后,将结果输出到datanode上. 我们的数据是放在hdfs中,hdfs决定把数据是放在哪个datanode上的,决定的权利不在于我们的处理,⽽是在于hdfs.到底放在哪个datanode 上不需要我们去关⼼. datanode有副本,数据在进⾏存储的时候,是把数据放到多个datanode上. 并⾏处理数据,把我们处理问题的应⽤程序放到各个存放数据的节点上进⾏处理,处理完之后获得的是每⼀个本地的数据,通过redcue把各个本地的数据进⾏汇总起来,就得到⼀个最终的结果.reduce可以有多个. 原来集中式的数据处理⽅式,缺点是海量数据移动到⼀个数据处理节点上,程序运⾏的⼤量时间消耗在⽹络传输上.串⾏,性能不好. 把计算程序放到存储数据的各个节点上并⾏执⾏.map程序计算本地节点的数据,并⾏结束后,会有很多的中间结果,reduce程序是把Map程序运⾏的中间结果汇总到⼀起,作为最终结果.原来的这种处理数据的⽅式,是把应⽤程序放到⼀个地⽅,然后海量的数据不断的往这个应⽤上挪,它的⼤量时间消耗在⽹络传输上还有磁盘的io上.程序处理起来并不复杂,因为数据量太⼤,所以把时间都耗费到这上⾯了. 我们改进⾏⼀下计算⽅法,把我们的⼩程序放到各个的数据节点上,map程序就去处理本机的数据,每⼀个map程序都去处理本机的数据,处理完之后,会得到多个中间结果.map处理本地操作可以节省⽹络传输,在本地就可以把数据处理了.map程序适合于计算的本地化.我们的Reduce程序不能实现计算的本地化,因为是汇总map的输出,map的输出必然会分布在很多的机器上. 我们的map是放在各个tasktracker上去执⾏的,就是把各个tasktracker的本地数据给处理掉,处理后会得到⼀个中间结果,reduce程序就会各个map处理的结果给汇总起来,mapreduce在这⾥就是这么⼀个过程,map是处理各个节点的.reduce是汇总map输出的. MapReduce是⼀个分布式计算模型,主要是⽤来处理海量数据的. MapReduce原理: MapReduce计算模型包括Map和Reduce两个阶段,我们⽤户只需要处理map阶段和reduce阶段就⾏了. 1) map⽤来处理本机数据,在处理本地的数据时,需要想我的数据存放在本机的什么位置,我要进⾏什么样的计算,计算结果我要放在本机的什么位置.这些东西都是由mapreduce框架给我们实现的,数据在哪,我们只需要知道hdfs就⾏了,数据处理之后的中间结果放在哪,这个也是mapreduce框架给我们做的,我们⾃⼰不需要管. 2) reduce是把map输出的结果给汇总到⼀起,map输出的结果在哪,怎样传输到reduce中,我们开发⼈员也不需要管,我们只需要管数据汇总这⼀件事就可以了,处理之后的结果,只需要再写进hdfs中就可以了,别的就不需要管了. 所以我们实现⼀个分布式计算还是⽐较简单的,这⾥边我们关⼼的是我们map处理的数据来⾃于hdfs,处理之后⼜会写出到中间结果,reduce程序⼜会把我们的中间结果的数据拿过来进⾏处理.处理完成之后⼜会把结果写出到hdfs中,在处理的过程中是在不断的传输数据,数据传输的的⽅式是采⽤键值(key,value)对的形式.键值对也就是我们两个函数的形参,输⼊参数.MapReduce执⾏流程: Mapper任务处理的数据位于各个程序上的,处理完之后,会产⽣⼀个中间的输出,Reduce就是专门处理Mapper产⽣的中间输出的.reduce 处理完之后,就会把结果作为⼀个中间结果输出出来.Map任务和Reduce任务到底在那个TaskTracker上去执⾏,什么样的tasktracker执⾏map 任务,什么样的taskTracker去执⾏Reduce任务,这个事不需要我们去关⼼,是框架中的JobTracker管理的.Jobtracker它⾥边的这个程序来⾃于客户的提交.客户把我们的程序提交给Jobtracker之后,⽤户就不需要参与了,JobTracker就会⾃动把我们的程序分配到TaskTracker上去执⾏,有的tasktracker上跑map,有的taskTracker上跑reduce.Map程序读数据来⾃于hdfs,我们只需要告诉是哪个⽂件的路径就可以了,别的不需要我们去管.MapReduce就会把我们的程序⾃动的运⾏,把原始的数据处理完产⽣中间数据,然后在处理,最终就会产⽣⼀个最终的结果,⽤户看到的其实是最后的reduce输出结果.map任务处理完之后产⽣的数据位于我们各个节点本地的,也就是我们linux磁盘,⽽不是位于hdfs中.会起多个reduce任务,每个reduce任务会取每个map任务对应的数据,这样reduce就会把各个map任务的需要的数据给拿到. map和reduce之间数据分发的过程称作shuffle过程,shuffle在细节中:map数据产⽣之后需要进⾏分区,每个reduce处理的数据就是不同map分区下的数据.reduce就会把所有map分区中的数据处理完之后写出到磁盘中. 按官⽅的源码步骤讲会把shuffle归结为reduce阶段,map到reduce数据分发的过程叫做shuffle. shuffle是把我们map中的数据分发到reduce中去的⼀个过程. reduce执⾏完之后就直接结束了,直接写出去.不会经过Jobtracker,但是会通知Jobtracker运⾏结束. 有⼏个reduce就有⼏个shuffle分发的过程. map它只做本机的处理,处理完之后,是由reduce做汇总的.会读取所有map中相同分区中的数据,所以shuffle可以认为是reduce的⼀部分,因为map执⾏完之后就已经结束了. 汇总节点是主动去其他节点要数据.reduce这个节点其实是知道各个map的,⼀些map执⾏完之后,会把数据写到本地linux磁盘,那么我们的reduce就会通过http的协议把map端处理后的数据要过来. JobTracker是管理者,TaskTracker是⼲活的,TaskTracker分map任务和reduce任务,那么map任务运⾏完成之后,会告诉JobTracker我写完了,JobTracker⼀看map写完之后,就会在⼀个TaskTracker起⼀个Reduce任务,把他们这些执⾏完毕之后的map任务的地址告诉reduce,reduce 就会通过http协议去map那读取数据.理解这些东西需要有JobTracker做管理,只要是出现他们之间做协调的时候,全部都是JobTracker做协调,管理的.哪个机器承担reduce任务也是JobTracaker在接到任务之后分配好了的.因为TasktTracker只是⼯作者,本⾝没有思考能⼒的,只有JobTracker有思考能⼒. JobTracker分配的原理:在存储数据的节点上起map任务,jobTracker怎么会知道哪些节点存放数据呢这个需要问namenode,namenode会知道哪些Datanode会存放数据. 要处理的⽂件被划分为多少个block就会有多少个map.JobTracker 没有存储任何东西,只是⼀个管理⾓⾊. map在输出的时候会确定分成多少个区对应的就会有多少个reduce任务,数据分发的时候就会由shuffle的这个过程进⾏分发.所以说按道理来讲的话,reduce分区的数量应该有map分区的数量来决定的. map的个数由inputSplit的个数决定的.因为inputSplit的⼤⼩默认和block的⼤⼩⼀样的. hadoop的⼀个特点就是⾼容错性,JobTracker会监控各个节点的map任务和reduce任务的执⾏情况,如果有⼀个map任务宕了,会启⽤⼀个重启机制,会再重启⼀个mapper任务去执⾏.如果连续宕个三次左右,就不会重启了.那么这个程序的整个运⾏就失败了.会有⼀定的容错性在⾥边的,这个容错性是由JobTracker来进⾏控制的. map处理其他节点的block,我们⽤户是没法控制的. 有datanode的节点杀死Tasktracker,我们的程序在运⾏的时候只能使⽤其他节点的block了.我们的处理的原始数据,不允许被很多的map任务处理,只允许被⼀个处理,我们的数据是分配到多个dataNode上的,那么这⼀个map势必要读取其他节点的block. MapReduce的执⾏过程: 1.map任务处理: 1.1 读取hdfs⽂件为内容,把内容中的每⼀⾏解析成⼀个个的键(key)值(value)对.⽂件总是有⾏的,键是字节的偏移量,值是每⼀⾏的内容,每⼀个键值对调⽤⼀次map函数.map函数处理输⼊的每⼀⾏. 1.2 ⾃定义map函数,写⾃⼰的逻辑,对输⼊的key,value(把每⼀⾏解析出的key,value)处理,转换成新的key,value输出. 1.3 对输出的key,value进⾏分区.根据业务要求,把map输出的数据分成多个区.. 1.4 对不同分区上的数据,按照key进⾏排序,分组.相同key的value放到⼀个集合中. 1.5 把分组后的数据进⾏归约. 2.reduce任务处理: shuffle:把我们map中的数据分发到reduce中去的⼀个过程,分组还是在map这边的. 2.1 每个reduce会接收各个map中相同分区中的数据.对多个map任务的输出,按照不同的分区通过⽹络copy到不同reduce节点.shuffle实际指的就是这个过程. 2.2 对多个map任务的输出进⾏合并,排序.写reduce函数⾃⼰的逻辑,对输⼊的key,value处理,转换成新的key,value输出. 2.3 把reduce的输出保存到新的⽂件中. TaskTracker节点上如果跑的是map任务,我们的map任务执⾏完之后,就会告诉我们的JobTracker执⾏完毕,把这个数据让我们的reduce来读取.读取的时机是⼀个map执⾏完毕之后让reduce去处理获取数据. JobTracker只做管理和通知,数据只在map和reduce之间流动,准确的说,只会在TaskTracker之间流动. 排序是框架内置的.默认就有.分组不是减少⽹络开销,分组不是合并,只是把相同的key的value放到⼀起,并不会减少数据. 分组是给了同⼀个map中相同key的value见⾯的机会.作⽤是为了在reduce中进⾏处理. map函数仅能处理⼀⾏,两⾏中出现的这个单词是⽆法在⼀个map中处理的.map不能处理位于多⾏中的相同的单词.分组是为了两⾏中的相同的key的value合并到⼀起. 在⾃定义MyMapper类内部定义HashMap处理的是⼀个block,在map⽅法内部定义处理的是⼀⾏. 在hadoop全局中不会有线程问题,因为hadoop起的是进程,不会有并发问题存在. 为什么hadoop不使⽤线程? 线程实际指的是在集中式开发下,通过线程,可以让我们的并发量,处理的吞吐量上升,线程会带来⼀个数据竞争的问题.hadoop中MapReduce是通过分布式多进程来实现⾼吞吐量,在⾥边不会通过线程来解决问题,因为它⾥边已经有很多的服务器,很多的线程了,没有必要使⽤线程.。
mapreduce架构工作原理MapReduce是一种用于大规模数据处理的并行计算模型，由谷歌公司提出，旨在解决海量数据的高效处理和分析问题。
本文将介绍MapReduce架构的工作原理。
一、MapReduce概述MapReduce采用了分而治之的思想，将大规模数据集分割成若干小数据块，并将这些数据块分布在集群中的多个计算节点上。
每个计算节点上有一个或多个Map和Reduce任务运行，通过分布式计算实现数据的并行处理。
二、Map阶段Map阶段是MapReduce任务的第一个阶段，主要负责数据的切割、映射和本地合并。
具体步骤如下：1. 输入数据切割：将输入数据集切割成若干个等大小的数据块，每个数据块称为一个Input Split。
2. Mapper映射：将每个Input Split交给对应的Mapper任务进行处理。
Mapper任务读取Input Split中的数据，根据预定义的映射函数对数据进行处理，生成中间结果。
3. 中间结果本地合并：在Map阶段的最后，每个Mapper任务将生成的中间结果按照键值进行排序和本地合并，减少数据的传输量。
三、Shuffle阶段Shuffle阶段是MapReduce任务的中间阶段，主要负责对Map阶段输出的中间结果进行重新划分和排序，以便进行Reduce操作。
具体步骤如下：1. 分区：将Map阶段输出的中间结果按照预定义的分区函数进行划分，将相同分区键值对应的结果发送到同一个Reduce任务进行处理。
2. 排序：每个Reduce任务接收到来自不同Mapper任务的中间结果后，对这些结果按照键值进行排序，以便进行后续的合并操作。
3. 合并：相同键值对应的中间结果将在Shuffle阶段进行合并，以减少后续Reduce阶段的数据传输量。
四、Reduce阶段Reduce阶段是MapReduce任务的最后一个阶段，主要负责对Shuffle阶段输出的中间结果进行汇总和计算，生成最终的结果。
