MapReduce的工作机制

简述mapreduce的运行流程MapReduce是一种用于在大规模数据集上并行计算的模型，它由Google 公司提出并应用于分布式计算领域。

MapReduce的核心思想是将计算任务拆分为多个阶段，并在多台计算机上进行并行计算，从而提高计算效率。

本文将从MapReduce的基本概念开始，逐步解释其运行流程。

一、MapReduce概述MapReduce模型将计算任务分为两个阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。

Map阶段将输入数据集划分为多个子集，并为每个子集生成一组键-值对。

Reduce阶段将相同键的键-值对进行归约操作，生成最终结果。

在MapReduce中，计算任务的执行由一个主节点（称为JobTracker）和多个工作节点（称为TaskTracker）协同完成。

二、任务提交阶段1.生成任务：用户向计算集群提交一个MapReduce任务，并指定输入数据集的路径、Map函数、Reduce函数等信息。

提交任务后，JobTracker 为该任务生成一个唯一的任务ID，并将任务添加到待处理任务列表中。

2.任务划分：JobTracker根据输入数据的大小和计算资源的可用情况，将任务划分为若干个MapTask和ReduceTask，并将它们分配给相应的TaskTracker进行处理。

3.任务分配：JobTracker根据与各个TaskTracker之间的网络延迟和负载情况等因素，将MapTask和ReduceTask分配给合适的TaskTracker。

任务分配过程相对复杂，需要考虑多个因素，以实现负载均衡和最大化计算资源的利用率。

三、Map阶段1.数据划分：每个Map任务在启动时，首先从数据源中读取输入数据集。

输入数据集通常被划分为多个等大小的数据块，每个数据块由单独的Map 任务处理。

2.Map函数执行：每个Map任务将输入数据块作为输入，并根据用户定义的Map函数对数据进行处理。

Map函数将输入数据转换为一组键-值对，并将它们输出到本地磁盘上的临时输出文件中。

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。

行政管理学校-Hadoop大数据技术基础期末考试姓名：学号：一、填空题Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于________和________大规模数据集的计算。

在Hadoop集群中，NameNode负责存储和管理文件系统的________ HDFS采用的默认块大小是________M字节HDFS的设计目标之一是提供高________的数据访问性能HDFS的副本放置策略旨在将副本分散存放在不同的________中HDFS中的数据块是以________的方式存储在分布式文件系统中使用HDFS的Java API进行文件读取时，可以使用________类来读取文件内容MapReduce是一种________编程模型，用于处理和分析大规模数据集在MapReduce中，________阶段用于将Mapper的输出结果进行分区和排序Hadoop集群中的________负责资源的管理和作业的调度二、单项选择题1、Hadoop主要用于什么目的?a.分布式计算和处理大型数据集b.图形设计和图像编辑c. 网页开发和托管d. 数据库管理和管理员工作2、Hadoop的哪个组件负责以分布式方式存储和管理数据?a.HDFSb.MapReducec. YARNd. Hive3、Hadoop集群的主要目的是什么?a.提供容错性和高可用性b.对大型数据集进行复杂计算c.创建用于云计算的虚拟机d.使用Java开发Web应用程序4、HDFS如何确保Hadoop集群中的数据可靠性?a.将数据复制到多个节点b.压缩数据以节省存储空间c.加密数据以确保安全性d.将数据均匀分布在集群中5、使用HDFS的Java API与HDFS进行交互通常使用哪种编程语言?a.Pythonb.Javac.C++d.Ruby6、Hadoop中的MapReduce的核心概念是什么?a.将数据分成小块并并行处理它们b.将多个数据集合并为一个统一的视图c.在分布式文件系统中存储和检索数据d.对流式数据进行实时分析7、Hadoop中负责资源管理和作业调度的组件是什么?a.HDFSb.MapReducec.YARNd.Pig8、HDFS的默认复制因子是多少?a.1b.2c.3d.49、Hadoop中用于查询和分析存储在HDFS中的大型数据集的组件是什么?a.HBaseb.Hivec.Sqoopd.Flume10、Hadoop中的YARN是什么意思?a.Yet Another Resource Negotiator（另一种资源协调器）b.Yet Another Replication Node（另一个复制节点）c.Yet Another Routing Network（另一个路由网络）d.Yet Another Redundant Name（另一个冗余命名）11、Hadoop中的Secondary NameNode的作用是什么?a.维护Hadoop集群的整体状态和配置信息b.提供备份存储以保护数据安全c.负责资源管理和作业调度d.用于处理故障恢复和元数据操作12、Hadoop中用于将关系型数据库与Hadoop生态系统集成的工具是什么?a.HBaseb.Pigc.Hived.Sqoop13、在Hadoop中，MapReduce的输入数据格式可以是什么类型?a.文本文件b.图像文件c.视频文件d.仅限JSON文件14、Hadoop中的JobTracker的作用是什么?a.将任务分配给集群中的节点并监控任务执行情况b.存储和管理Hadoop集群中的数据c.提供资源管理和作业调度功能d.处理MapReduce作业的输出数据15、Hadoop中的Hive是什么?a.一种分布式文件系统b.一种用于数据处理的编程模型c.一种用于数据仓库和查询的工具d.一种用于并行计算的编程框架16、Hadoop中的NameNode负责什么任务?a.存储和管理数据块的副本b.负责作业调度和资源管理c.负责整个文件系统的元数据管理d.处理MapReduce作业的输入数据17、Hadoop中的HBase是什么?a.一种分布式数据库b.一种编程模型和执行环境c.一种用于数据可视化的工具d.一种用于机器学习的框架18、Hadoop中的MapReduce框架基于哪个编程模型?a.关系型数据库模型b.面向对象编程模型c.函数式编程模型d.批处理模型19.关于Hadoop的以下哪个说法是正确的?a.Hadoop是关系型数据库管理系统。

Mapreduce中Map与Reduce的个数制定操作：MapReduce框架将⽂件分为多个splits，并为每个splits创建⼀个Mapper，所以Mappers的个数直接由splits的数⽬决定。

⽽Reducers的数⽬可以通过job.setNumReduceTasks()函数设置1、Map任务的个数：理论值：1、Mapper数据过⼤的话，会产⽣⼤量的⼩⽂件,过多的Mapper创建和初始化都会消耗⼤量的硬件资源Mapper数太⼩，并发度过⼩，Job执⾏时间过长，⽆法充分利⽤分布式硬件资源2、map并⾏度是⼤约每个节点10-100个map，且最好每个map的执⾏时间⾄少⼀分钟合理map个数：经验总结：1、hdfs上的数据进⾏⼤块化1）如果某个input的⽂件⾮常的⼤，⽐如 1TB，可以考虑将hdfs上的每个block size设⼤，这样map和reduce的数据可以减⼩。

还可以通过命令：hadoop distcp -Ddfs.block.size=$[256*1024*1024] /path/to/inputdata /path/to/inputdata-with-largeblocks的⽅式来将已经存在hdfs上的数据进⾏⼤块化。

然后删除掉原先的⽂件。

2）通常对于每⼀个输⼊的⽂件会有⼀个map split。

如果输⼊⽂件太⼤，超过了hdfs块的⼤⼩（128M）那么对于同⼀个输⼊⽂件我们会有多余2个的map运⾏起来，会有⼀个⽐例进⾏运算来进⾏切⽚，为了减少资源的浪费；例如⼀个⽂件⼤⼩为260M，在进⾏MapReduce运算时，会⾸先使⽤260M/128M，得出的结果和1.1进⾏⽐较⼤于则切分出⼀个128M作为⼀个分⽚，剩余132M，再次除以128，得到结果为1.03，⼩于1.1则将132作为⼀个切⽚，即最终260M被切分为两个切⽚进⾏处理，⽽⾮3个切⽚2、MapReduce读取HBase表时会通过配置信息获取HBase表名，然后构造⼀个HTable对象，未设定开始和结束rowkey，mapper任务数默认是和表分区数相等，详细参考TableInputFormat的⽗类TableInputFormatBase；重新实现⼀个TableInputFormat类，重写其中的getSplits()⽅法，可以⾃定义实现⼀个region对应N个Mapper任务2、reduce任务的个数：理论值Reduce任务是⼀个数据聚合的步骤，数量默认为1。

Hadoop MapReduce简介本节首先简单介绍大数据批处理概念，然后介绍典型的批处理模式MapReduce，最后对Map 函数和Reduce 函数进行描述。

批处理模式批处理模式是一种最早进行大规模数据处理的模式。

批处理主要操作大规模静态数据集，并在整体数据处理完毕后返回结果。

批处理非常适合需要访问整个数据集合才能完成的计算工作。

例如，在计算总数和平均数时，必须将数据集作为一个整体加以处理，而不能将其视作多条记录的集合。

这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。

需要处理大量数据的任务通常最适合用批处理模式进行处理，批处理系统在设计过程中就充分考虑了数据的量，可提供充足的处理资源。

由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色，因此经常被用于对历史数据进行分析。

为了提高处理效率，对大规模数据集进行批处理需要借助分布式并行程序。

传统的程序基本是以单指令、单数据流的方式按顺序执行的。

这种程序开发起来比较简单，符合人们的思维习惯，但是性能会受到单台计算机的性能的限制，很难在给定的时间内完成任务。

而分布式并行程序运行在大量计算机组成的集群上，可以同时利用多台计算机并发完成同一个数据处理任务，提高了处理效率，同时，可以通过增加新的计算机扩充集群的计算能力。

Google 最先实现了分布式并行处理模式MapReduce，并于2004 年以论文的方式对外公布了其工作原理，Hadoop MapReduce 是它的开源实现。

Hadoop MapReduce 运行在HDFS 上。

MapReduce 简释如图1 所示，如果我们想知道相当厚的一摞牌中有多少张红桃，最直观的方式就是一张张检查这些牌，并且数出有多少张是红桃。

这种方法的缺陷是速度太慢，特别是在牌的数量特别高的情况下，获取结果的时间会很长。

图1 找出有多少张红桃MapReduce 方法的规则如下。

∙把这摞牌分配给在座的所有玩家。

∙让每个玩家数自己手中的牌中有几张是红桃，然后把这个数目汇报上来。

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。

7.1mapreduce的⼯作机制任务流程执⾏步骤1.1 Mapreduce任务流程Mapreduce是⼤量数据并发处理的编程模型，主要包括下⾯五个实体，客户端将作业⽂件复制到分布式⽂件系统，向资源管理器提交mapreduce作业，资源管理器向节点管理器分配容器资源，节点管理器启动application Master，application master启动另外⼀个节点管理器，向资源管理器申请容器资源，⽤来运⾏作业任务。

客户端提交mapreduce作业资源管理器管理分配资源节点管理器启动、管理、监视集群中的container容器⼯作Application Master每个程序对应⼀个AM，负责程序的任务调度，本⾝也是运⾏在NM的Container中分布式⽂件系统存储作业⽂件mapreduce流程图mapreduce的⼯作流程（1）客户端调⽤Job实例的Submit()或者waitForCompletion()⽅法提交作业；（2）客户端向ResourceManage请求分配⼀个Application ID，客户端会对程序的输出路径进⾏检查，如果没有问题，进⾏作业输⼊分⽚的计算。

（3）将作业运⾏所需要的资源拷贝到HDFS中，包括jar包、配置⽂件和计算出来的输⼊分⽚信息等；（4）调⽤ResourceManage的submitApplication⽅法将作业提交到ResourceManage；（5） ResourceManage收到submitApplication⽅法的调⽤之后会命令⼀个NM启动⼀个Container，.在该NodeManage的Container上启动管理该作业的ApplicationMaster进程；（6） .AM对作业进⾏初始化操作，并将会接收作业的处理和完成情况报告；（7） AM从HDFS中获得输⼊数据的分⽚信息；根据分⽚信息确定要启动的map任务数，reduce任务数则根据mapreduce.job.reduces属性或者Job实例的setNumReduceTasks⽅法来决定。

mapreduce的工作原理MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和软件框架。

它最初由Google设计用于支持其Web搜索服务，后来成为了Apache Hadoop项目的核心组件之一。

MapReduce的工作原理是通过将大规模数据集分解成小块，然后在集群中并行处理这些小块数据，最终将结果合并起来得到最终的输出。

MapReduce的工作原理可以分为两个阶段，Map阶段和Reduce阶段。

在Map阶段，输入的数据被切分成若干个小的数据块，然后由多个Map任务并行处理这些数据块。

每个Map任务会将输入数据经过特定的处理逻辑，生成中间结果。

这些中间结果会根据它们的键被分发到不同的Reduce任务上去处理。

在Reduce阶段，这些中间结果会被合并、排序，然后再由多个Reduce任务并行处理，最终生成最终的输出结果。

MapReduce的工作原理中，Map任务和Reduce任务是并行执行的，它们之间的通信是通过分布式文件系统来进行的。

在Map阶段，每个Map任务只处理自己负责的数据块，不需要和其他Map任务进行通信。

在Reduce阶段，每个Reduce任务也只处理自己负责的中间结果，不需要和其他Reduce任务进行通信。

这种并行处理和通信机制使得MapReduce能够有效地处理大规模数据，并且具有很好的可扩展性。

MapReduce的工作原理还涉及到容错机制。

在MapReduce中，每个任务的执行都可能会出现错误，比如计算节点宕机、网络故障等。

为了保证整个任务的执行不受影响，MapReduce框架会对任务进行监控，并在出现错误时重新执行失败的任务。

这种容错机制保证了MapReduce在处理大规模数据时的可靠性和稳定性。

总的来说，MapReduce的工作原理是通过并行处理和分布式计算来实现对大规模数据的高效处理。

它将复杂的数据处理任务分解成简单的计算任务，并通过分布式计算框架来实现并行处理和通信，从而实现了对大规模数据的高效处理和分析。

Hadoop整体框架以及各组件⼯作机制、流程详解。

⼀、概述1.1、Hadoop是什么？Hadoop是⼀个由Apache基⾦会所开发的分布式系统基础架构。

⽤户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。

充分利⽤集群的威⼒进⾏⾼速运算和存储。

Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要的两种组成元素为底层⽤于存储集群中所有存储节点⽂件的⽂件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)和上层⽤来执⾏MapReduce程序的MapReduce引擎。

Hadoop=HDFS+MapReduce+HBase+...1.2、为什么要开发使⽤Hadoop？开发背景：我们处理的数据⽇趋庞⼤，⽆论是⼊库和查询，都出现性能瓶颈，⽤户的应⽤分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越⾼。

使⽤的模型越来越复杂，计算量指数级上升。

简单说就是，需要储存的数据量和计算量都⾮常⼤，但⽤户对实时性和响应时间的要求却更⾼。

所以，⼈们希望出现⼀种技术或者⼯具来解决性能瓶颈，在可见未来不容易出现新瓶颈，并且学习成本尽量低，使得过去所拥有的技能可以平稳过渡。

⽐如SQL、R等，还有转移平台的成本能否控制最低，⽐如平台软硬件成本，再开发成本，技能再培养成本，维护成本等。

（能解决问题，适⽤时间长、容易上⼿、转移平台成本低）。

⽽Hadoop就能解决如上问题——分⽽治之，化繁为简。

Hdfs:⼆、HDFS运⾏机制 概述：⽤户的⽂件会被切块后存储在多台datanode节点中，并且每个⽂件在整个集群中存放多个副本，副本的数量可以通过修改配置⾃⼰设定。

HDFS：Hadoop Distributed file system，分布式⽂件系统。

HDFS的机制： HDFS集群中，有两种节点，分别为Namenode，Datanode； Namenode它的作⽤时记录元数据信息，记录块信息和对节点进⾏统⼀管理。

招聘大数据开发工程师面试题与参考回答(某大型集团公司)(答案在后面)面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请简述大数据技术在现代企业中的应用及其对企业竞争力的影响。

第二题问题：您在过往的工作中，是否遇到过数据量极大，导致数据处理和分析效率低下的问题？如果是，您是如何解决这个问题的？第三题题目：请描述一下您在以往项目中使用大数据技术解决过的一个具体问题。

详细说明问题背景、您采用的大数据技术、实施过程以及最终取得的成果。

第四题题目：请解释什么是MapReduce，并描述一个场景，在这个场景中使用MapReduce可以极大地提高数据处理效率。

请同时指出在这个场景中Map和Reduce两个阶段是如何工作的，并说明这样做的优势。

第五题题目：请描述一下您在以往项目中遇到的大数据开发过程中最复杂的技术挑战，以及您是如何解决这个问题的。

第六题题目：请解释什么是MapReduce，并描述一个实际场景，在该场景中使用MapReduce可以有效地处理大数据集。

请同时指出MapReduce模型中的主要步骤，并简要说明每个步骤的作用。

第七题题目：请描述一次您在项目中遇到的大数据处理挑战，包括挑战的具体内容、您是如何分析问题的、以及您最终采取的解决方案和效果。

第八题题目：请解释什么是MapReduce，并且举例说明在一个大数据处理场景中如何使用MapReduce来解决实际问题。

在您的解释中，请务必涵盖MapReduce的主要组成部分及其工作流程。

1.Map（映射）阶段：在这个阶段，原始的大数据集被分成若干个小块分发到不同的节点上。

每个节点上的程序对分配给自己的数据进行处理，产生中间键值对。

这些键值对随后会被排序并且传递到下个阶段。

2.Reduce（规约）阶段：在这个阶段，来自Map阶段的数据被重新组织，使得相同键的所有值都被组合在一起。

接下来，reduce函数会处理这些键对应的多个值，并将它们转化为最终的结果输出。

1.Map阶段：首先，系统将整个购买记录数据集分割成多个片段，并将这些片段发送到不同的Map任务中。