实验五MapReduce实验：单词计数5.1 实验目的基于MapReduce思想，编写WordCount程序。
5.2 实验要求1．理解MapReduce编程思想；2．会编写MapReduce版本WordCount；3．会执行该程序；4．自行分析执行过程。
5.3 实验原理MapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。
这样做的好处是可以在任务被分解后，可以通过大量机器进行并行计算，减少整个操作的时间。
适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存。
基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。
理解MapReduce和Yarn：在新版Hadoop中，Yarn作为一个资源管理调度框架，是Hadoop下MapReduce程序运行的生存环境。
其实MapRuduce除了可以运行Yarn框架下，也可以运行在诸如Mesos，Corona之类的调度框架上，使用不同的调度框架，需要针对Hadoop做不同的适配。
一个完成的MapReduce程序在Yarn中执行过程如下：（1）ResourcManager JobClient向ResourcManager提交一个job。
（2）ResourcManager向Scheduler请求一个供MRAppMaster运行的container，然后启动它。
（3）MRAppMaster启动起来后向ResourcManager注册。
（4）ResourcManagerJobClient向ResourcManager获取到MRAppMaster相关的信息，然后直接与MRAppMaster进行通信。
（5）MRAppMaster算splits并为所有的map构造资源请求。
（6）MRAppMaster做一些必要的MR OutputCommitter的准备工作。
（7）MRAppMaster向RM(Scheduler)发起资源请求，得到一组供map/reduce task运行的container，然后与NodeManager一起对每一个container执行一些必要的任务，包括资源本地化等。
e-mapreduce概念E-MapReduce（E-MR）是阿里云推出的一种分布式数据处理服务，它是基于开源的MapReduce框架的云平台版本。
它可以实现海量数据的处理和分析，为用户提供了便捷高效的数据分析解决方案。
E-MR的架构基于Hadoop和Yarn，提供了高扩展性和可靠性，同时为用户提供了灵活的计算和存储资源分配，并支持多种数据源和计算方式，包括广泛使用的Hive、Pig和Spark等工具。
E-MR的优化和改进使得其在海量数据处理和分析场景下具有优异的性能和可靠性，能够满足各种业务需求。
E-MR支持多种场景下的大数据处理，如数据挖掘、机器学习、推荐引擎等。
它的存储和计算资源可以根据业务需求进行弹性伸缩，用户可以根据实际情况进行需求规划和资源调度，以提高计算和存储效率，并减少成本。
此外，E-MR还提供了多种数据安全措施，如数据加密和权限控制等，以保护数据的安全性和隐私性。
E-MR的主要特点包括：1.高性能：E-MR采用分布式计算和存储的方式，通过高效的任务调度和数据处理，可以实现较高的处理性能和并发能力。
2.弹性扩展：E-MR可以根据业务需求进行弹性伸缩，用户可以根据实际情况进行需求规划和资源调度，以提高计算和存储效率，并减少成本。
3.多样化计算：E-MR支持多种数据源和计算方式，包括Hive、Pig和Spark等工具，满足各类数据分析和处理场景。
4.全面安全：E-MR提供多种数据安全措施，如数据加密和权限控制等，以保护数据的安全性和隐私性。
5.易用性：E-MR提供了用户友好的管理控制面板和API接口，用户可以轻松地管理计算和存储资源，并进行任务调度和监控。
E-MR在大数据处理和分析方面具有广泛的应用，它可以支持各类企业和组织进行数据挖掘、机器学习、推荐引擎等业务场景。
同时，E-MR还可以帮助用户降低计算和存储成本，并提高业务效率和响应速度。
总之，E-MR是阿里云提供的一种高性能、高可靠性、弹性扩展的大数据处理和分析服务，能够帮助各类企业和组织在快速变化的业务环境中进行数据分析和处理，以提高业务效率和降低成本。
mapreduce的核心概念
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。
其核心概念包括“Map（映射）”和“Reduce（归约）”。
MapReduce
把整个并行运算过程高度抽象到两个函数上，一个是Map函数，另一个是Reduce函数。
Map函数会将小的数据集转换为适合输入的<key,value>键值对的形式，
然后处理成一系列具有相同key的<key,value>作为输出，可以看做
list(<key,value>)。
Reduce函数会把Map函数的输出作为输入，然后提
取具有相同key的元素，并进行操作，最后的输出结果也是<key,value>键值对的形式，并合并成一个文件。
“分而治之”是MapReduce的核心思想，它表示把一个大规模的数据集切分成很多小的单独的数据集，然后放在多个机器上同时处理。
这种思想类似于制作三明治的例子，即把一个复杂的任务分解成多个小任务，然后分发给不同的人或机器同时处理，以提高效率。
以上内容仅供参考，建议查阅关于MapReduce的书籍或咨询技术人员以获取更多信息。
