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MapReduce的工作原理

我们知道MapReduce诞生与搜索邻域，主要解决的是海量数据处理扩展性差的问题。 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。...MapReduce框架 MapReduce将复杂的，运行大规模集群上的并行计算过程高度地抽象两个函数：Map和Reduce MapReduce采用“分而治之”策略，将一个分布式文件系统中的大规模数据集，...MapReduce编程模型 MapReduce 由 两 个 阶 段 组 成 ：Map 和 Reduce。...以上是在客户端、JobTracker、TaskTracker的层次来分析MapReduce的工作原理的，下面我们再细致一点如下图。 ?...这里我不讲怎么优化shuffle阶段，讲讲shuffle阶段的原理，因为大部分的书籍里都没讲清楚shuffle阶段。

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    【云计算】MapReduce工作原理 - 详解图

    【云计算】MapReduce工作原理 - 详解图 1. MapReduce的工作原理如下图所示 2.分析 2.1整体分析 2.2举例分析 1....MapReduce的工作原理如下图所示 此文介绍Google引爆大数据时代的三篇论文之一MapReduce Google大数据处理的3篇核心论文 《The Google File System》：http...://research.google.com/archive/gfs.html 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》：http...://research.google.com/archive/mapreduce.html 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured...整个过程简单概括是将一个大数据计算任务通过分片成子任务，再将子任务映射到map工作处理，在通过中间过程的处理输出给reduce，reduce再将处理结果汇总。

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    Hadoop2.6（新版本）----MapReduce工作原理

    最近在研究Hadoop,发现网上的一些关于Hadoop的资料都是以前的1.X版本的,包括MapReduce的工作原理,都是以前的一些过时了的东西,所以自己重新整理了一些新2.X版本的MapReduce的工作原理...下面我画了一张图,便于理解MapReduce得整个工作原理 ?...这一步由MapReduce框架自动完成，其中偏移量即key值 ?                     ...; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat...的工作流程就分析到这里了,上面全是个人学习归纳的,如果有什么需要改善的地方,欢迎大家指正,一起进步 码字不易,转载请指明出处http://blog.csdn.net/tanggao1314/article

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    什么是MapReduce？请简要解释其工作原理。

    什么是MapReduce？请简要解释其工作原理。 MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架。它的设计目标是将大规模数据集分布式处理，以便高效地进行并行计算。...MapReduce模型由两个主要操作组成：Map和Reduce。 Map操作将输入数据集划分为若干个小数据块，并将每个数据块映射为(key, value)对。...下面是一个简单的例子来说明MapReduce的工作原理。假设我们有一个文本文件，其中包含一些单词。我们需要统计每个单词在文件中出现的次数。...通过这个例子，我们可以看到MapReduce的工作原理：将大规模数据集划分为小数据块，通过Map操作将每个数据块映射为(key, value)对，然后通过Reduce操作将相同key的数据对进行聚合和计算

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    MapReduce 原理与设计思想

    MapReduce方法则是： 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃，然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来，得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数...重新审视上面的例子 重新审视我们原来那个分散纸牌的例子，我们有MapReduce数据分析的基本方法。友情提示：这不是个严谨的例子。在这个例子里，人代表计算机，因为他们同时工作，所以他们是个集群。...这同时把这项工作变成了分布式的，因为多个不同的人在解决同一个问题的过程中并不需要知道他们的邻居在干什么。 通过告诉每个人去数数，你对一项检查每张牌的任务进行了映射。...Hadoop中的MapReduce 大规模数据处理时，MapReduce在三个层面上的基本构思 如何对付大数据处理：分而治之 对相互间不具有计算依赖关系的大数据，实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略...关键思想：为大数据处理过程中的两个主要处理操作提供一种抽象机制 MapReduce中的Map和Reduce操作的抽象描述 MapReduce借鉴了函数式程序设计语言Lisp中的思想，定义了如下的Map和

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    Hadoop（十四）MapReduce原理分析

    前言 　　上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题，这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。 　　...一、MapReduce并行处理的基本过程 　　首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别：　 　　  2.0之前只有MapReduce的运行框架，那么它里面有只有两种节点，一个是...但是在2.0之后加入了YARN集群，Yarn集群的主节点承担了资源调度，Yarn集群的从节点中会选出一个节点（这个由redourcemanager决定） 　　  用作类似于2.0之前的master的工作...一个完整的mapreduce作业流程，包括4个独立的实体： 　　　　客户端：client，编写mapreduce程序，配置作业，提交作业。 　　　　...5.4、mapreduce的shuffle机制 　　1）概述 　　　　mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle

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    Hadoop（十四）MapReduce原理分析

    阅读目录(Content) 一、MapReduce并行处理的基本过程 二、MapRrduce输入与输出问题 三、MapReduce实际处理流程 四、一个job的运行流程 4.1、提交作业 4.2、作业初始化...机制 六、MapReduce与YARN 6.1、YARN概述 6.2、YARN中的重要概念 前言 　　上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题，这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理...但是在2.0之后加入了YARN集群，Yarn集群的主节点承担了资源调度，Yarn集群的从节点中会选出一个节点（这个由redourcemanager决定） 　　 用作类似于2.0之前的master的工作...一个完整的mapreduce作业流程，包括4个独立的实体： 　　　　客户端：client，编写mapreduce程序，配置作业，提交作业。 　　　　...5.4、mapreduce的shuffle机制 　　1）概述 　　　　mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle

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    大数据技术之_05_Hadoop学习_02_MapReduce_MapReduce框架原理+InputFormat数据输入+MapReduce工作流程(面试重点)+Shuffle机制(面试重点)

    第3章 MapReduce框架原理 3.1 InputFormat数据输入 3.1.1 切片与MapTask并行度决定机制 1、问题引出   MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个...; import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext; import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader; import...; import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader; import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext...0 : 1);     } } 3.2 MapReduce工作流程（面试重点） 1、流程示意图，如下图所示： ? ?...2、流程详解   上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下： 1）MapTask收集我们的map()方法输出的

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    Hadoop 2.6 MapReduce运行原理详解

    我们通过提交jar包，进行MapReduce处理，那么整个运行过程分为五个环节： 　　1、向client端提交MapReduce job. 　　2、随后yarn的ResourceManager进行资源的分配...当一个job的mappers数量小于10个，只有一个reducer或者读取的文件大小要小于一个HDFS block时，（可通过修改配置项mapreduce.job.ubertask.maxmaps,mapreduce.job.ubertask.maxreduces...,mapreduce.reduce.memory.mb,mapreduce.map.cpu.vcores,mapreduce.reduce.reduce.cpu.vcores.)...Mapreduce数据流 运行进度与状态更新 　　1、MapReduce是一个较长运行时间的批处理过程，可以是一小时、几小时甚至几天，那么Job的运行状态监控就非常重要。...当内存缓冲区的大小到达一定比例时（可通过mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent设置)或map的输出结果文件过多时（可通过配置mapreduce.reduce.merge.inmen.threshold

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    MapReduce 原理介绍与开发实战

    引入 MapReduce 框架后，开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上，而将分布式计算中复杂的工作交由框架来处理。...MapReduce 处理阶段 MapReduce 框架通常由三个阶段组成： Map：读取文件数据，按照规则对文本进行拆分，生成 KV 形式的数据。...Shuffle：工作节点根据输出键（由 map 函数生成）重新分配数据，对数据排序、分组、拷贝，目的是属于一个键的所有数据都位于同一个工作节点上。...Reduce：工作节点并行处理每个键的一组数据，对结果进行汇总。 ?...这些 MapReduce 程序的代码都在 hadoop-mapreduce-examples-2.7.4.jar 包里，这个 jar 包在Hadoop 安装目录下的 share/hadoop/mapreduce

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    大数据运算模型 MapReduce 原理

    MapReduce 是一个大数据集合的并行运算模型，由google提出，现在流行的hadoop中也使用了MapReduce作为计算模型 MapReduce 通俗解释 图书馆要清点图书数量，有10个书架...过了一会儿，10个同学陆续到管理员这汇报自己的统计数字，管理员把各个数字加起来，就得到了图书总数 这个过程就可以理解为MapReduce的工作过程 MapReduce中有两个核心操作 （1）map...管理员分配哪个同学统计哪个书架，每个同学都进行相同的“统计”操作，这个过程就是map （2）reduce 管理员把每个同学的结果进行汇总，这个过程就是reduce MapReduce 工作过程拆解...下面通过一个经典案例（单词统计）看MapReduce是如何工作的 有一个文本文件，被分成了4份，分别放到了4台服务器中存储 Text 1: the weather is good...04 汇总统计 MapReduce引入了barrier概念，有的译为“同步障”，我理解为“分界线”，是进入reduce的一道分界线 barrier的作用是对合并结果进行组合 例如使用了3个reduce

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