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MapReduce是一种大数据处理模型，用于并行处理大规模的数据集。
它由Google在2004年提出，并成为Apache Hadoop的核心组件之一。
MapReduce模型的设计目的是为了简化并行计算任务，使得开发人员可以在分布式系统上高效地处理大规模数据。
MapReduce模型的基本概念如下：1. 输入数据集：MapReduce将输入数据集分割成多个小数据块，并且每个数据块可以由一个或多个键值对组成。
2. 映射 Map）函数：映射函数是并行处理输入数据块的核心操作。
它将输入数据块的每个键值对进行处理，并生成一系列中间键值对。
映射函数可以根据需求进行自定义操作，比如提取关键词、计数等。
3. 中间数据集：MapReduce将映射函数生成的中间键值对根据键进行分组，将具有相同键的值组合在一起，形成中间数据集。
4. 归约 Reduce）函数：归约函数对每个中间键值对的值列表进行处理，并生成最终的输出结果。
归约函数通常是进行聚合操作，比如求和、求平均值等。
5. 输出数据集：MapReduce将归约函数处理后的结果保存在输出数据集中。
MapReduce模型的工作过程如下：1. 切分输入数据集：将大规模的输入数据集切分成多个小数据块，并分配给不同的计算节点。
2. 映射：每个计算节点将分配到的数据块使用映射函数进行处理，并生成中间键值对。
3. 分组：根据中间键的值，将相同键的中间值进行分组，以便后续的归约操作。
4. 归约：每个计算节点对分组后的中间值进行归约操作，生成最终的输出结果。
5. 合并输出结果：将所有计算节点的输出结果进行合并，形成最终的输出数据集。
MapReduce模型的优点包括：- 可扩展性：可以处理非常大规模的数据，并利用分布式计算资源进行并行处理，提高处理效率。
- 容错性：MapReduce具备容错机制，当某个计算节点发生故障时，可以重新分配任务到其他节点上。
- 灵活性：开发人员可以根据具体需求自定义映射和归约函数，实现各种数据处理操作。
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。
第四章分布式计算框架MapReduce4.1初识MapReduceMapReduce是一种面向大规模数据并行处理的编程模型，也一种并行分布式计算框架。
在Hadoop流行之前，分布式框架虽然也有，但是实现比较复杂，基本都是大公司的专利，小公司没有能力和人力来实现分布式系统的开发。
Hadoop的出现，使用MapReduce框架让分布式编程变得简单。
如名称所示，MapReduce主要由两个处理阶段：Map阶段和Reduce 阶段，每个阶段都以键值对作为输入和输出，键值对类型可由用户定义。
程序员只需要实现Map和Reduce两个函数，便可实现分布式计算，而其余的部分，如分布式实现、资源协调、内部通信等，都是由平台底层实现，无需开发者关心。
基于Hadoop开发项目相对简单，小公司也可以轻松的开发分布式处理软件。
4.1.1 MapReduce基本过程MapReduce是一种编程模型，用户在这个模型框架下编写自己的Map函数和Reduce函数来实现分布式数据处理。
MapReduce程序的执行过程主要就是调用Map函数和Reduce函数，Hadoop把MapReduce程序的执行过程分为Map和Reduce两个大的阶段，如果细分可以为Map、Shuffle（洗牌）、Reduce三个阶段。
Map含义是映射，将要操作的每个元素映射成一对键和值，Reduce含义是归约，将要操作的元素按键做合并计算，Shuffle在第三节详细介绍。
下面以一个比较简单的示例，形象直观介绍一下Map、Reduce阶段是如何执行的。
有一组图形，包含三角形、圆形、正方形三种形状图形，要计算每种形状图形的个数，见下图4-1。
图：4-1 map/reduce计算不同形状的过程在Map阶段，将每个图形映射成形状（键Key）和数量（值Value），每个形状图形的数量值是“1”；Shuffle阶段的Combine（合并），相同的形状做归类；在Reduce阶段，对相同形状的值做求和计算。
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的介绍及工作流程MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和软件框架。
它的设计目标是使得处理大数据集变得容易且高效，同时隐藏底层的分布式系统细节。
本文将介绍MapReduce的基本概念和工作流程。
MapReduce分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，输入的数据被切分成多个小块，然后由多个Map任务并行处理。
每个Map任务将输入数据转换为键值对的形式，并生成一个中间结果集。
在Reduce阶段，中间结果集被合并和排序，然后由多个Reduce任务并行处理。
每个Reduce任务将相同键的值进行聚合操作，并生成最终的结果。
MapReduce的工作流程可以总结为以下几个步骤：1. 切分输入数据：输入数据被切分成多个小块，每个小块称为一个输入分片。
切分的目的是将数据分散到不同的Map任务上进行并行处理。
2. 执行Map任务：每个Map任务读取一个输入分片，并将其转换为键值对的形式。
Map函数是由用户自定义的，它接受输入键值对并产生中间结果键值对。
Map任务可以在不同的计算节点上并行执行。
3. 中间结果排序和合并：Map任务产生的中间结果键值对被发送到Reduce任务之前，需要进行排序和合并操作。
这样可以将具有相同键的中间结果聚合在一起，减少数据传输量。
4. 执行Reduce任务：每个Reduce任务接收一组具有相同键的中间结果，并将其进行聚合操作。
Reduce函数也是由用户自定义的，它接受键和一组值，并生成最终的结果。
Reduce任务可以在不同的计算节点上并行执行。
5. 输出最终结果：Reduce任务生成的最终结果被写入输出文件或存储系统中。
用户可以根据需要进行后续的分析或处理。
MapReduce的优点在于它的简单性和可扩展性。
用户只需要实现Map 和Reduce函数，而不需要关心底层的分布式系统细节。
此外，MapReduce可以在大规模集群上运行，从而处理大规模的数据集。
MapReduce⼯作原理图⽂详解前⾔：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，将⾃⼰的程序运⾏在上。
当前的软件实现是指定⼀个Map（映射）函数，⽤来把⼀组键值对映射成⼀组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，⽤来保证所有映射的键值对中的每⼀个共享相同的键组。
呵呵，下⾯我们进⼊正题，这篇⽂章主要分析以下两点内容：⽬录：1.MapReduce作业运⾏流程2.Map、Reduce任务中Shuffle和排序的过程正⽂：1.MapReduce作业运⾏流程下⾯贴出我⽤visio2010画出的流程⽰意图：流程分析：1.在客户端启动⼀个作业。
2.向JobTracker请求⼀个Job ID。
3.将运⾏作业所需要的资源⽂件复制到HDFS上，包括MapReduce程序打包的JAR⽂件、配置⽂件和客户端计算所得的输⼊划分信息。
这些⽂件都存放在JobTracker专门为该作业创建的⽂件夹中。
⽂件夹名为该作业的Job ID。
JAR⽂件默认会有10个副本（mapred.submit.replication属性控制）；输⼊划分信息告诉了JobTracker应该为这个作业启动多少个map任务等信息。
4.JobTracker接收到作业后，将其放在⼀个作业队列⾥，等待作业调度器对其进⾏调度（这⾥是不是很像微机中的进程调度呢，呵呵），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。
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。
