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概述
MapReduce是一种分布式计算模型#xff0c;由Google提出…MapReduce是分布式运行的由两个阶段组成Map和ReduceMap阶段是一个独立的程序有很多个节点同时运行每个节点处理一部分数据。 MapReduce执行流程图
概述
MapReduce是一种分布式计算模型由Google提出主要用于搜索领域解决海量数据的计算问题。
MapReduce是分布式运行的由两个阶段组成Map和ReduceMap阶段是一个独立的程序有很多个节点同时运行每个节点处理一部分数据。
Reduce阶段是一个独立的程序有很多个节点同时运行每个节点处理一部分数据。
使用
MapReduce框架都有默认实现用户只需要覆盖map()和reduce()两个函数即可实现分布式计算非常简单。
这两个函数的形参和返回值都是使用的时候一定要注意构造。 执行流程(此处举例说明)
一个文本(在HDFS上面保存两个block)中每一个单词的出现的次数 hello you hello marry hello me really -----block-1 hello kate ready xiao wang hello tomcat -----block-2
1.获取每一个block块中的文本遍历所有回去其中的一行str
因为要统计的是每一个单词i的次数所以还需要直到文本中有哪些单词可以根据字符串的特点使用split()进行切割。
String[] wordsstr.split();
根据要求需将每一个单词i转换为的形式k为单词本身v为单词出现的次数。
2.因为mr的计算是分布式的 每一个map(称之为一个mapper task)计算其中的一个block块数据。
map阶段 输入K1,V1 k1偏移量v1当前行文本内容 map()函数操作 输出K2,V2 k2具体单词v2单词对应的统计项比如次数 输出K2,V2 shuffle阶段 研究后发现如果按照key,1这种方式向reduce输出数据的时候会有 大量的冗余数据。 比如map阶段之后有5个hello,则输出hello,1,hello,1,hello,1, hello,1,hello,15次实际上会对网络造成一定的压力能不能对 这5个hello,1进行一个进入reduce之前的本地组合比如成为 hello,5或者hello,[1,1,1,1,1]. 这个过程成为shuffle洗牌重组阶段达到上述的结果称之为规约。 shuffle阶段也就是对map的输出进行重新洗牌 分区、分组、排序 K2,V2...K2,V2s reduce阶段 接收map的输出结果key,values 对这个结果进行汇总统计针对values进行简单的累加计算得出key 对应的次数 reduce针对一个key调用一次reduce()函数 reduce 阶段 输入K2,V2 K2,就是map的输出的K2V2s是map经过shuffle之后的结果集 reduce()函数操作 转化为K3,V3
经过上述操作之后系统会将计算结果输出给用户一般会先存储(落地)到hdfs然后反馈给用户。
到此为止MapReduce执行完毕接下来就可以进行大数据的其他一系列操作了。 阅读目录置顶)(长期更新计算机领域知识https://blog.csdn.net/weixin_43392489/article/details/102380691
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