MapReduce编程模型
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简述mapredure概念和特点
简述mapredure概念和特点
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法。
它的核心思想是将数据处理任务分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce 阶段。
在Map阶段中，数据集被拆分成小块并由多个计算节点（也称为Map任务）并行处理；在Reduce阶段中，Map任务的输出结果被合并和归约，生成最终的结果。
MapReduce的特点包括：
1. 可扩展性：由于MapReduce模型的并行处理特性，它能够有效地处理大规模数据集。
通过将任务分解为多个并行的Map和Reduce任务，可以在集群中的多个计算节点上同时处理数据，从而实现横向扩展。
2. 容错性：在MapReduce中，每个Map和Reduce任务都是独立的，它们之间没有依赖关系。
当一个计算节点发生故障时，系统可以自动重新分配任务给其他可用的节点，从而实现容错性。
3. 简单性：MapReduce模型提供了一种简单而直观的方法来处理大规模数据集。
开发人员只需要实现Map和Reduce函数，而无需关注并行计算、数据分片和任务调度等底层细节。
4. 适用性广泛：MapReduce模型可以应用于各种不同类型的数据处理任务。
它已经被广泛应用于搜索引擎、数据挖掘、日志分析等领域。
值得注意的是，MapReduce模型并不适用于所有类型的数据处理任务。
对于那些需要复杂的迭代计算、实时处理或低延迟的任务，其他的计算模型可能更为合适。
MapReduce 中文版论文
Google MapReduce中文版译者: alexMapReduce是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。
用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合；然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值。
现实世界中有很多满足上述处理模型的例子，本论文将详细描述这个模型。
MapReduce架构的程序能够在大量的普通配置的计算机上实现并行化处理。
这个系统在运行时只关心：如何分割输入数据，在大量计算机组成的集群上的调度，集群中计算机的错误处理，管理集群中计算机之间必要的通信。
采用MapReduce架构可以使那些没有并行计算和分布式处理系统开发经验的程序员有效利用分布式系统的丰富资源。
我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普通机器组成的集群上：一个典型的MapReduce 计算往往由几千台机器组成、处理以TB计算的数据。
程序员发现这个系统非常好用：已经实现了数以百计的MapReduce程序，在Google的集群上，每天都有1000多个MapReduce程序在执行。
在过去的5年里，包括本文作者在内的Google的很多程序员，为了处理海量的原始数据，已经实现了数以百计的、专用的计算方法。
这些计算方法用来处理大量的原始数据，比如，文档抓取（类似网络爬虫的程序）、Web请求日志等等；也为了计算处理各种类型的衍生数据，比如倒排索引、Web文档的图结构的各种表示形势、每台主机上网络爬虫抓取的页面数量的汇总、每天被请求的最多的查询的集合等等。
大多数这样的数据处理运算在概念上很容易理解。
然而由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。
如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理。
mapreduce基础编程
mapreduce基础编程MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和软件框架。
它可以将大数据集分成多个小数据集，并通过多个计算节点并行处理，最后汇总处理结果。
MapReduce将数据处理过程分成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段中，数据被分成多个小数据集，每个小数据集上运行相同的计算任务，然后产生中间结果。
在Reduce阶段中，中间结果被合并，最终产生处理结果。
MapReduce的基础编程模型可以分为以下几个步骤：1. 输入数据的读取：输入数据可以来自于Hadoop Distributed File System (HDFS)、本地文件系统或其他数据源。
2. Map阶段的编写：开发者需要编写Map函数，该函数将输入数据切分成多个小数据集，并在每个小数据集上运行相同的计算任务，生成中间结果。
Map函数的输出通常是一个键值对（key-value pair），其中键表示中间结果的类型，值表示中间结果的值。
3. Reduce阶段的编写：开发者需要编写Reduce函数，该函数将中间结果根据键值进行合并，生成最终的处理结果。
Reduce函数的输出通常是一个键值对（key-value pair），其中键表示最终处理结果的类型，值表示最终处理结果的值。
4. 输出数据的写入：最终处理结果可以写入到HDFS或其他数据源中。
MapReduce程序的开发需要掌握Java或其他编程语言。
除了基础编程模型外，还需要了解MapReduce的一些高级编程技术，如Combiner、Partitioner、InputFormat、OutputFormat等。
通过这些技术，可以进一步提高MapReduce程序的性能和可扩展性。
总之，MapReduce是一种强大的大数据处理工具，掌握基础编程模型是进行大数据分析和处理的必要条件。
mapreduce并行编程原理
mapreduce并行编程原理MapReduce并行编程是一种用于大规模数据处理的编程模型。
它的核心思想是将数据分成若干块，然后并行处理每一块数据，最后将结果合并起来。
MapReduce模型具有以下两个阶段：1. Map阶段：在这个阶段，输入数据被映射为一系列的键值对。
每个键值对由一个映射函数处理，这个函数可以是用户定义的。
映射函数接收输入数据作为参数，并根据需求将其转化为键值对。
映射函数执行的结果会生成一个中间键值对列表。
2. Reduce阶段：在这个阶段，中间键值对列表被合并为输出结果。
用户定义的归约函数（reduce函数）接收相同键的键值对列表，并输出归约结果。
MapReduce编程模型的核心特点是可扩展性和容错性。
它可以在一个集群中运行，将数据分布在多个节点上进行处理，并在需要时进行数据重新分配以实现负载均衡。
此外，当某个节点失败时，MapReduce能够自动将任务重新分配给其他可用的节点，从而保证任务的完成性。
MapReduce编程模型可以应用于各种各样的数据处理任务，包括文本分析、数据挖掘、网页排名等。
下面是MapReduce编程模型的一些关键原理：1.数据切片：MapReduce将输入数据分成若干块，并将每个块分配给不同的节点进行处理。
这样可以实现数据的并行处理，提高处理效率。
2.映射函数：映射函数将输入数据转换为一系列的键值对。
用户可以根据任务的需求自定义映射函数。
3.归约函数：归约函数将相同键的键值对列表合并为一个结果。
归约函数也是用户自定义的，它可以根据任务的需求来实现不同的合并逻辑。
4.分布式存储：MapReduce使用分布式文件系统来存储数据。
这样可以将数据分布在多个节点上，实现数据的可靠性和高效访问。
5.任务调度和分配：MapReduce使用主节点来进行任务的调度和分配。
主节点负责将输入数据分配给不同的节点，并协调它们的执行。
6.容错处理：MapReduce能够在节点失败时进行容错处理。
mapreduce的编程特点
mapreduce的编程特点
MapReduce是一种编程模型，适用于大规模数据集的处理。
它的编程特点包括：
1. 易于编程：MapReduce允许开发者通过简单地实现一些接口，就可以完成一个分布式程序。
这个分布式程序可以分布到大量廉价的机器上运行，使得编写分布式程序变得与编写简单的串行程序一样简单。
2. 良好的扩展性：当计算资源不足时，可以通过简单地增加机器来扩展MapReduce的计算能力。
3. 高容错性：这是MapReduce设计的重要特点，它允许程序在廉价的机
器上运行，并能自动处理节点失败的情况。
例如，如果一台机器出现故障，它可以把上面的计算任务转移到其他节点上运行，这个过程不需要人工干预，完全由系统内部完成。
4. 适合处理大规模数据：MapReduce可以处理PB级以上的海量数据，实现上千台服务器集群的并发工作，提供强大的数据处理能力。
以上内容仅供参考，建议咨询数据科学专业人士获取更准确的信息。
mapreduce的核心概念
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。
mapreduce编程模型的原理
mapreduce编程模型的原理MapReduce编程模型是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。
它的原理是将数据集划分成小的数据块，然后并行地在集群的多个节点上执行Map和Reduce操作，最终将结果合并起来形成最终结果。
MapReduce编程模型的主要原理可以归纳为以下几个方面：1. 数据划分MapReduce会将大规模数据集划分为小的数据块，每个数据块通常在64MB到1GB之间。
将数据划分为小的数据块可以方便地并行处理，也可以减少网络传输的数据量。
2. Map操作Map操作是MapReduce中的第一步。
Map操作会对数据块中的每个数据进行处理，其中Map会将每个数据转化为一个中间键-值对（key-value），key表示数据属性，value表示值。
Map操作通常包括以下步骤：（1）输入：从输入数据中读取数据块（2）映射：将输入数据转换为中间键-值对（3）缓存：将处理后的中间键-值对缓存在内存中3. Shuffle操作Shuffle操作是MapReduce中的第二步，Shuffle操作会将Map操作生成的中间键-值对重新组合，并按照key值将它们分组。
Shuffle操作通常包括以下步骤：（1）数据的拷贝：将Map输出的中间键-值对按照key值拷贝到Reduce操作的计算节点上（2）数据的排序：按照key值对中间键-值对进行排序，便于Reduce操作的处理（3）数据的分区：将排序后的中间键-值对分成多个分区，每个分区包含相同key值的中间键-值对4. Reduce操作Reduce操作是MapReduce中的第三步。
在Reduce操作中，Map操作生成的中间键-值对被分成多个分区，每个分区都包含相同key值的键值对。
在Reduce操作中，对每个分区中的中间键-值对进行处理，并生成一个输出结果。
Reduce操作通常包括以下步骤：（1）输入：从Map操作的输出获取中间键-值对分组信息（2）缓存：将Map操作输出的中间键-值对缓存到内存中（3）分组：将缓存中的中间键-值对按照key值分组（4）Reduce：对每个分组中的中间键-值对进行Reduce操作，并将结果输出5. 在Master节点上进行控制和协调MapReduce编程模型中，由Master节点来进行任务的分配、管理和协调。
mapreduce例题
mapreduce例题摘要：1.MapReduce 简介2.MapReduce 的组成3.MapReduce 的工作原理4.WordCount 案例介绍5.MapReduce 的优缺点正文：一、MapReduce 简介MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据处理。
它最初由Google 开发，后来被Apache Hadoop 项目采用。
MapReduce 模型将数据处理分为两个阶段：Map 阶段和Reduce 阶段。
这个模型通过将数据切分为多个块，然后在这些块上并行处理，最后将结果进行汇总，从而实现高效的数据处理。
二、MapReduce 的组成MapReduce 由两个主要组件组成：Map 和Reduce。
1.Map：Map 阶段负责对输入数据进行切分和处理。
在Map 阶段，数据被切分成多个块，每个块由一个Mapper 处理。
Mapper 对每个块内的数据进行处理，将处理后的数据输出到一个中间结果文件中。
2.Reduce：Reduce 阶段负责对Map 阶段产生的中间结果进行汇总和处理。
在Reduce 阶段，所有Map 阶段产生的中间结果文件会被传输到Reduce 任务所在的节点。
Reduce 任务会对这些中间结果文件进行处理，将处理后的结果输出到一个最终结果文件中。
三、MapReduce 的工作原理MapReduce 的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.分割输入数据：将输入数据切分成多个块，以便在多个节点上并行处理。
2.Map 处理：在每个节点上，使用Mapper 对输入数据块进行处理，并输出一个中间结果文件。
3.数据传输：将Map 阶段产生的中间结果文件传输到Reduce 任务所在的节点。
4.Reduce 处理：在Reduce 任务所在的节点上，使用Reduce 函数对所有中间结果文件进行处理，并输出一个最终结果文件。
5.结果返回：将最终结果文件返回给用户。
四、WordCount 案例介绍WordCount 是MapReduce 的一个经典案例，用于统计文本中单词出现的次数。
mapreduce名词解释
MapReduce名词解释
MapReduce是一种用于并行处理大规模数据的编程模型和算法。
它采用了分布式计算的思想，将数据分成若干个小块，然后分配给不同的计算节点进行处理。
MapReduce包括两个主要阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。
在Map阶段，输入的数据会被拆分成一个个的键值对，并由多个Map任务并行处理。
每个Map任务会对输入的键值对进行处理，并生成中间结果。
在Reduce阶段，相同键的中间结果会被分组到同一个Reduce任务，并按照一定的规则进行处理和合并。
最终，Reduce任务会输出最终结果。
例如，统计一篇文档中每个单词的出现次数，就可以使用MapReduce来实现。
MapReduce的优点包括：
•可扩展性强：能够处理大规模数据集，并充分利用分布式计算的优势。
•容错性好：蜗牛节点的存在，即使有计算节点发生故障，整个任务也不会失败。
•简化并行计算：开发者只需要关注数据的映射和归约逻辑，而不用担心细节。
MapReduce的应用场景包括：
•大规模数据处理和分析
•搜索引擎索引构建
•推荐系统
•日志分析
•图计算等。
简述mapreduce编程组件
简述mapreduce编程组件MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和软件框架。
在MapReduce中，数据被分成小块并在多个计算机上并行处理。
MapReduce编程组件包括以下几个部分：1. Map函数：Map函数是MapReduce编程模型的核心部分。
它的作用是将输入的数据集分成小的数据块，并将这些数据块分配给不同的计算机节点进行处理。
每个计算机节点都会执行一次Map函数，并输出键值对<key, value>。
2. Reduce函数：Reduce函数是MapReduce编程模型的另一个核心部分。
它的作用是将Map函数输出的所有键值对按照键进行分组，并对每组键值对进行归约。
Reduce函数的输出结果可以是一个单独的值，也可以是一个集合。
3. Combiner函数：Combiner函数是可选的组件，它的作用是对Map函数输出的键值对进行局部归约。
Combiner函数可以减少MapReduce作业中数据的传输量，从而提高作业的性能。
4. Partitioner函数：Partitioner函数是可选的组件，它的作用是将Reduce函数的输出结果根据键进行分区。
Partitioner函数可以让Reduce函数在不同的计算机节点上并行执行，从而提高作业的性能。
5. InputFormat类：InputFormat类是MapReduce编程模型中用于读取输入数据的类。
InputFormat类可以读取各种数据源，例如文本文件、序列化文件、数据库等。
6. OutputFormat类：OutputFormat类是MapReduce编程模型中用于写入输出数据的类。
OutputFormat类可以将输出数据写入各种数据源，例如文本文件、序列化文件、数据库等。
总之，MapReduce编程组件是一系列相互关联的组件，它们协同工作来处理大规模数据集。
这个编程模型的目标是将数据划分为小块，并在多个计算机上并行处理，从而提高处理效率。
谷歌三篇论文之二---MapReduce
谷歌三篇论文之二---MapReduceMapReduce：超大机群上的简单数据处理摘要MapReduce是一个编程模型，和处理、产生大数据集的相关实现。
用户指定一个map函数处理一个key/value对，从而产生中间的key/value对集。
然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间value。
下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作。
以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化。
这个运行时系统关心这些细节：分割输入数据，在机群上的调度，机器的错误处理，管理机器之间必要的通信。
这样就可以让那些没有并行分布式处理系统经验的程序员利用大量分布式系统的资源。
我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普通机器组成的机群上，一个典型的MapReduce计算处理几千台机器上的以TB计算的数据。
程序员发现这个系统非常好用：已经实现了数以百计的MapReduce程序，每天在Google的机群上都有1000多个MapReduce程序在执行。
1.介绍在过去的5年里，作者和Google的许多人已经实现了数以百计的为专门目的而写的计算来处理大量的原始数据，比如，爬行的文档、Web请求日志等等。
为了计算各种类型的派生数据，比如，倒排索引，Web文档的图结构的各种表示，每个主机上爬行的页面数量的概要，每天被请求数量最多的集合，等等。
很多这样的计算在概念上很容易理解。
然而，输入的数据量很大，并且只有计算被分布在成百上千的机器上才能在可以接受的时间内完成。
怎样并行计算，分发数据，处理错误，所有这些问题综合在一起，使得原本很简洁的计算，因为要大量的复杂代码来处理这些问题，而变得让人难以处理。
作为对这个复杂性的回应，我们设计一个新的抽象模型，它让我们表示我们将要执行的简单计算，而隐藏并行化、容错、数据分布、负载均衡的那些杂乱的细节，在一个库里。
我们的抽象模型的灵感来自Lisp和许多其他函数语言的map和reduce的原始表示。
mapreduce基础编程
mapreduce基础编程MapReduce是一种分布式计算模型，主要用于处理大规模数据集。
在大数据时代，MapReduce已经成为了大数据处理的重要工具之一。
本文将介绍MapReduce的基础编程，包括程序结构、Mapper、Reducer、Partitioner等概念。
1. MapReduce程序结构MapReduce程序由两个部分组成：Map函数和Reduce函数。
Map 函数将输入数据划分为若干个子集，每个子集进行单独处理并输出一个键值对；Reduce函数将Map函数输出的键值对进行合并，得到最终的结果。
2. MapperMapper是MapReduce程序中的一个重要组成部分。
Mapper将输入数据分块，每个分块生成一组键值对。
Mapper的主要任务是将输入数据处理为键值对，并将这些键值对传递给Reducer。
3. ReducerReducer是MapReduce程序中的另一个重要组成部分。
Reducer 将Mapper输出的键值对进行合并，得到最终的结果。
Reducer的主要任务是对Mapper输出的键值对进行合并和聚合操作。
4. PartitionerPartitioner是MapReduce程序中的另一个重要组成部分。
Partitioner将Reducer的输入键值对进行分组，将相同的键值对分配到同一个Reducer中。
Partitioner的主要任务是保证相同的键值对进入同一个Reducer中进行合并操作，从而保证MapReduce程序的正确性。
总之，MapReduce是一种分布式计算模型，主要用于处理大规模数据集。
MapReduce程序由Map函数和Reduce函数组成，Mapper将输入数据分块，每个分块生成一组键值对，Reducer将Mapper输出的键值对进行合并，得到最终的结果。
Partitioner将Reducer的输入键值对进行分组，保证相同的键值对进入同一个Reducer中进行合并操作。
简述 mapreduce模型操作的全过程。
简述mapreduce模型操作的全过程。
一、MapReduce简介MapReduce是一种大数据处理模型，最初由Google提出。
它是一种分布式计算框架，能够对海量数据进行高效处理。
MapReduce将数据处理过程分为两个阶段：映射（Map）和归约（Reduce）。
这种模型具有可扩展性、容错性等特点，广泛应用于大数据领域。
二、MapReduce执行过程1.任务划分在MapReduce中，任务划分主要包括两个部分：映射任务和归约任务。
映射任务负责对输入数据进行特定操作，并将结果输出；归约任务负责接收映射任务的结果，进行进一步处理并输出最终结果。
2.数据划分为了实现分布式计算，MapReduce将输入数据划分为多个子集。
这些子集可以均匀地分配给不同的计算节点。
数据划分的方法有多种，如按范围划分、按哈希划分等。
3.映射（Map）阶段映射阶段是MapReduce的第一个阶段。
在此阶段，每个计算节点上的映射任务负责处理一部分输入数据。
映射任务会对输入数据进行特定操作，如过滤、转换等，并将结果输出。
映射阶段的结果通常是中间数据，需要进一步处理。
4.归约（Reduce）阶段归约阶段是MapReduce的第二个阶段。
在此阶段，所有计算节点上的映射任务完成后，将结果发送给指定的归约任务。
归约任务负责接收多个映射任务的结果，进行聚合、统计等操作，并输出最终结果。
三、MapReduce的应用场景与优缺点1.应用场景：MapReduce适用于海量数据的处理，如数据挖掘、排序、统计等。
它特别适用于具有明显分割特征的数据处理任务。
2.优点：- 可扩展性：MapReduce能够根据任务需求自动调整计算资源，实现大规模数据处理。
- 容错性：MapReduce能够在节点故障时自动重新分配任务，确保任务顺利完成。
- 易于编程：MapReduce采用简单的编程模型，使开发者能够轻松实现数据处理逻辑。
3.缺点：- 网络传输开销大：MapReduce需要在不同节点之间传输大量数据，可能导致网络拥堵。
mapreduce模型中map函数与reduce函数
mapreduce模型中map函数与reduce函数
MapReduce模型是一种用于分布式计算的编程模型，其中的map 函数与reduce函数是其核心组成部分。
map函数负责将输入数据分割为若干个独立的部分，并将每个部分映射为一组键值对。
reduce
函数则负责对这些键值对进行归约操作，将它们合并为一个更小的数据集合。
具体来说，map函数的输入是一组键值对，其中键表示输入数据的位置信息，值表示该位置的实际数据内容。
它的输出也是一组键值对，其中键表示对输入数据进行的处理后的结果，值表示该结果对应的计数。
reduce函数的输入是一组相同键值的数据，它需要将它们进行合并，得到一个新的键值对作为输出。
在MapReduce模型中，map函数和reduce函数是并行执行的，可以分别在不同的处理节点上进行。
这种并行处理的方式能够极大地提高计算效率，使得处理大量数据的任务变得更加容易和高效。
同时，由于map函数和reduce函数都是独立的，因此它们可以被不同的程序员分别实现和优化，从而进一步提高系统的可扩展性和灵活性。
总之，MapReduce模型中的map函数和reduce函数是一对重要的组成部分，它们能够提供高效的分布式计算能力，帮助我们更加轻松地处理大量数据。
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hadoop中的mapreduce的核心概念
hadoop中的mapreduce的核心概念MapReduce是Apache Hadoop中的一个核心模块，用于处理大规模数据集的分布式计算。
它借鉴了函数式编程的思想，并将数据处理的复杂过程分解为简单的Map和Reduce两个阶段，以实现高效、可扩展的大数据处理。
核心概念：1. 分布式计算模型：MapReduce模型是一种分布式计算模型，它将大规模数据集划分为多个小型数据集，并在多个计算节点上并行处理这些小型数据集。
这种分布式计算模型充分利用了大量节点并行计算的优势，加速数据处理速度。
2. Map函数：Map函数是MapReduce中的第一个阶段，它执行一个映射操作，将输入数据集映射为<key, value>对。
Map函数可以独立地处理每个输入记录，并产生零个或多个<key, value>对作为中间结果。
Map函数负责将输入数据的某种属性或特征提取出来，并附加上适当的键值对标签。
3. Reduce函数：Reduce函数是MapReduce中的第二个阶段，它执行一个归约操作，将Map函数产生的中间结果进行合并和聚合。
Reduce函数的输入是所有与特定键相关的值的集合，它们可以是来自不同Mapper的结果。
Reduce 函数对这些值进行处理，并生成最终的输出结果。
4. 分区（Partitioning）：在MapReduce中，分区是将中间结果按照键进行划分的过程。
每个Reduce任务会被分配到特定的分区，所有相同键的<key, value>对会被分发到同一个Reduce任务进行处理。
分区可以帮助提高计算效率和负载均衡，确保相同键的数据会被发送到同一个Reduce任务中进行归约操作。
5. 排序（Sorting）：在MapReduce的Reduce阶段之前，中间结果需要进行全局排序，以确保具有相同键的所有记录聚集在一起。
这个排序过程可以通过分区和排序（shuffle and sort）阶段来完成。
分布式并行编程模型
分布式并行编程模型
分布式并行编程模型是一种将任务分配给多个计算节点并行处理的编程模型。
在分布式系统中，不同的计算节点可以位于不同的物理机器上，通过网络进行通信和协作。
常见的分布式并行编程模型包括：
1. MapReduce模型：由Google提出，将计算任务分为Map和Reduce两个阶段，Map阶段将原始数据映射为键值对，Reduce阶段将相同键的数据进行聚合处理。
2. Bulk Synchronous Parallel (BSP)模型：将计算任务划分为一系列超步（superstep），在每个超步中，计算节点独立执行计算操作，并在超步结束时进行全局同步。
3. Actor模型：将计算节点视为独立的“演员”（actor），每个演员都有自己的状态和行为，并通过消息传递进行通信和协作。
4. 数据流模型：将计算任务表示为数据流图，节点代表计算操作，边代表数据流动，数据按照流动的方式在节点之间传递和处理。
这些模型都提供了不同的抽象和编程接口，可以根据具体的应用场景选择合适的模型进行分布式并行编程。
mapreduce编程模型及三个步骤
mapreduce编程模型及三个步骤MapReduce编程模型是一种用于处理大规模数据集的分布式计算模型，它由Google公司提出并应用于其搜索引擎等大数据处理场景中。
该模型将计算任务划分为Map和Reduce两个阶段，并通过横向扩展多个计算节点来实现高效的并行计算。
一、MapReduce编程模型的基本思想MapReduce编程模型的基本思想是将大规模数据集拆分成多个小块，分发到不同的计算节点上进行并行处理，最终将结果合并输出。
其中，每个计算节点都具备独立的计算能力和存储空间，可以在不影响其他节点的情况下进行本地计算和存储。
具体来说，MapReduce编程模型包含三个核心组件：输入数据集、Map函数和Reduce函数。
输入数据集是指需要处理的原始数据集合，可以是文本、图像、音频等各种形式的数据。
Map函数则负责对输入数据集中每个元素进行映射操作，并输出一个键值对（key-value pair）。
最后，Reduce函数则根据Map函数输出的键值对对结果进行聚合操作，并输出最终结果。
二、MapReduce编程模型的三个步骤1. Map阶段在Map阶段中，输入数据集被切分成多个小块，并分发到不同的计算节点上。
每个计算节点都会执行相同的Map函数，对输入数据集中的每个元素进行映射操作，并输出一个键值对。
其中，键值对中的键表示元素的标识符，值则表示元素经过映射后得到的结果。
Map函数通常由用户自行定义，其输入参数包括输入数据元素和对应的标识符。
用户需要根据具体的业务需求编写相应的Map函数，并保证其具备高效、可扩展、容错等特性。
2. Shuffle阶段在Map阶段完成后，所有计算节点会将自己所产生的键值对按照键进行排序，并将相同键的值聚合在一起。
这个过程被称为Shuffle（洗牌）操作。
Shuffle操作是MapReduce编程模型中非常重要的一个步骤，它决定了Reduce阶段所需要处理的数据量和负载均衡情况。
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MapReduce API基本概念
3. 回调机制
回调机制是一种常见的设计模式。它将工作流内的某个功能按照约 定的接口暴露给外部使用者，为外部使用者提供数据，或要求外部 使用者提供数据。 Hadoop MapReduce对外提供的5个组件（InputFormat、Mapper、 Partitioner、Reducer和OutputFormat）实际上全部属于回调接口。 当用户按照约定实现这几个接口后，MapReduce运行时环境会自动 调用它们。
新旧MapReduce API比较
从0.20.0版本开始，Hadoop同时提供了新旧两套MapReduce API。新API 在旧API基础上进行封装，使其在扩展性和易用性方面更好。二者区别如 下： 1.存放位置 --旧API放在org.apache.Hadoop.mapred包中； --新API放在org.apache.Hadoop.mapreduce包及其子包中。 2.接口变为抽象类 --接口，严格的“协议约束”，只有方法声明而没有方法实，要 求所有实现类（抽象类除外）必须实现接口中的每个方法。 -- 抽象类，较宽松的“约束协议”，可为某些方法提供默认实 现，而继承类则可选择是否重新实现这些方法。故而抽象类在类 衍化方面更有优势，即具有良好的向后兼容性。 3.上下文封装 --新版API将变量和函数封装成各种上下文（Context）类，使得 API具有更好的易用性和扩展性。
作业配置与提交
4. 新API中的作业配置 与新API中的作业配置相关的类是Job，该类同时具有作业配置和作 业提交的功能。作业配置部分的类图如图3-7所示。Job类继承了一 个新类JobContext，而Context自身则包含一个JobConf类型的成员。 注意，JobContext类仅提供了一些getter方法，而Job类中则提供了 一些setter方法。
InputFormat接口的设计与实现
InputFormat主要用于描述输入数据的格式，它提供 以下两个功能。 • 数据切分：按照某个策略将输入数据切分成若干 个 split ，以便确定 Map Task 个数以及对应的 split 。 • 为Mapper 提供输入数据：给定某个split ，能将其 解析成一个个key/value对。
InputFormat接口的设计与实现
InputFormat的实现 所有基于文件的InputFormat实现的基类是FileInputFormat，它最重要的 功能是为各种InputFormat提供统一的getSplits函数。该函数实现中最核 心的两个算法是文件切分算法和host选择算法。 （1）文件切分算法 文件切分算法主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数 据段。FileInputFormat以文件为单位切分生成InputSplit。对于每个文件， 由以下三个属性值确定其对应的InputSplit的个数。 • goalSize：它是根据用户期望的InputSplit数目计算出来的，即 totalSize/numSplits。其中，totalSize为文件总大小；numSplits为用 户设定的Map Task个数，默认情况下是1。 • minSize：InputSplit的最小值，由配置参数mapred.min.split.size确定， 默认是1。 • blockSize：文件在HDFS中存储的block大小，不同文件可能不同， 默认是64 MB。 三个参数共同决定InputSplit的最终大小，计算方法： splitSize = max{minSize, min{goalSize, blockSize}}
作业配置与提交
2. MapReduce作业配置与提交 新版API用Job类代替了JobConf和JobClient两个类，这样，仅使用 一个类的同时可完成作业配置和作业提交相关功能，进一步简化了 作业编写方式。
作业配置与提交
3. 旧API中的作业配置 MapReduce配置模块代码结构 如图3-6所示。其中， org.apache.hadoop.conf中的 C中可以看出， 该类支持以下两种基本操作。 序列化：序列化是将结构化数 据转换成字节流，以便于传输 或存储。Java实现了自己的一 套序列化框架。凡是需要支持 序列化的类，均需要实现 Writable接口。 迭代：为了方便遍历所有属性， 它实现了Java开发包中的 Iterator接口。
InputFormat接口的设计与实现
1. 旧版API的InputFormat解析 如图3-8所示，在旧API中InputFormat是一个接口，包含两种方法。 getSplits方法主要完成数据切分的功能，它会尝试着将输入数据切分 成numSplits个InputSplit。 getRecordReader方法返回一个RecordReader对象，该对象可将输 入的InputSplit解析成若干个key/value对。MapReduce框架在Map Task执行过程中，会不断调用RecordReader对象中的方法，迭代获 取key/value对并交给map()函数处理。
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作业配置与提交
3. 旧API中的作业配置 Configuration类总会依次加载 core-default.xml和coresite.xml两个基础配置文件。 JobConf类描述了一个 MapReduce作业运行时需要的 所有信息，而MapReduce运行 时环境正是根据JobConf提供 的信息运行作业的。 JobConf继承了Configuration 类，并添加了一些设置/获取作 业属性的setter/getter函数，以 方便用户编写MapReduce程序。 默认情况下，JobConf会自动 加载配置文件mapreddefault.xml和mapred-site.xml
InputFormat接口的设计与实现
（2）host选择算法 待InputSplit切分方案确定后，下一步要确定每个InputSplit的元数据信息。 这通常由四部分组成：<file, start, length, hosts>，分别表示InputSplit所 在的文件、起始位置、长度以及所在的host（节点）列表。其中，前三 项很容易确定，难点在于host列表的选择方法。 InputSplit的host列表选择策略直接影响到运行过程中的任务本地性。 HDFS上的文件是以block为单位组织的，一个大文件对应的block可能遍 布整个Hadoop集群，而InputSplit的划分算法可能导致一个InputSplit对 应多个block ，这些block可能位于不同节点上，这使得Hadoop不可能实 现完全的数据本地性。 InputSplit对应的block可能位于多个节点上，但考虑到任务调度的效率， 通常不会把所有节点加到InputSplit的host列表中，而是选择包含（该 InputSplit）数据总量最大的前几个节点（Hadoop限制最多选择10个， 多余的会过滤掉），以作为任务调度时判断任务是否具有本地性的主要 凭证。为此，FileInputFormat设计了一个简单有效的启发式算法：首先 按照rack包含的数据量对rack进行排序，然后在rack内部按照每个node 包含的数据量对node排序，最后取前N个node的host作为InputSplit的 host列表，这里的N为block副本数。这样，当任务调度器调度Task时， 只要将Task调度给位于host列表的节点，就认为该Task满足本地性。
MapReduce API基本概念
2. Reporter参数 Reporter是MapReduce提供给应用程序的工具。如图3-4所示，应用程 序可使用Reporter中的方法报告完成进度（progress）、设定状态消息 （setStatus）以及更新计数器（incrCounter）。 Reporter是一个基础参数。MapReduce对外提供的大部分组件，包括 InputFormat、Mapper和Reducer等，均在其主要方法中添加了该参数。
MapReduce API基本概念
1. 序列化 序列化是指将结构化对象转化为字节流以便于通过网络进行传输或 写入持久存储的过程。在Hadoop MapReduce中，序列化的主要作 用是永久存储和进程间通信。 为能够读取或者存储Java对象，MapReduce编程模型要求用户输入 和输出数据中的 key和value 必须是可序列化的。使一个Java对象可 序列化的方法是让其对应的实现Writable接口。而作为数据排序的关 键字key所对应的类需要实现WritableComparable接口。
好处：组件化和并行化。
MapReduce编程接口体系结构
整个编程模型位于应用程序层和MapReduce执行器之间，可以分为两层。 第 一 层 是 最 基 本 的 Java API ， 主 要 有 5 个 可 编 程 组 件 ， 分 别 是 InputFormat 、 Mapper 、 Partitioner 、 Reducer 和 OutputFormat 。 Hadoop自带了很多直接可用的InputFormat、Partitioner和OutputFormat， 大部分情况下，用户只需编写Mapper和Reducer即可。第二层是工具层， 位于基本Java API之上，主要是为了方便用户编写复杂的MapReduce程 序和利用其他编程语言增加MapReduce计算平台的兼容性而提出来的。
作业配置与提交
2. MapReduce作业配置与提交
在MapReduce中，每个作业由两部分组成：应用程序和 作业配置。 其中，作业配置内容包括环境配置和用户自定义配置两 部分。 环 境 配 置 由 Hadoop 自 动 添 加 ， 主 要 由 mapreddefault.xml 和 mapred-site.xml 两个文件中的配置选项组 合而成；用户自定义配置则由用户自己根据作业特点个 性化定制而成，比如用户可设置作业名称，以及 Mapper/Reducer、Reduce Task个数等。