MapReduce
简述mapreduce的工作过程
简述mapreduce的工作过程
简述MapReduce的工作过程
MapReduce是一种用于编程模型，用于解决在数据集中对数据进行处理和可视化的问题，并且可以利用大量的处理机进行并行处理。
MapReduce的工作过程主要包括以下几个步骤：
1. 对输入数据进行分片：首先，将输入数据集分割成多个小块，并把它们分发到多个节点上；
2. 执行Map函数：每个节点执行Map函数，把数据集中的每个
小块映射到一个中间的键/值对；
3. 执行Shuffle函数：将中间的键/值对按照相同的键进行分组，然后把它们分发到不同的节点上；
4. 执行Reduce函数：每个节点接收一组相同的键/值对，然后
执行Reduce函数，把它们转换成一个输出结果。
最后，MapReduce把所有节点上计算的结果进行汇总，输出最终的结果。
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简述mapreduce的工作原理
简述mapreduce的工作原理
MapReduce是一种分布式计算模型，它的工作原理如下：
1. 将大规模数据集分成若干个小数据片段。
2. 将每个小数据片段传给不同的计算节点。
3. 计算节点使用Map函数对每个小数据片段进行处理，将每个
数据片段转换成多个键值对。
4. 将输出的键值对按照键进行排序，以便于后续的Reduce操作。
5. 将排序后的键值对传给不同的计算节点。
6. 计算节点使用Reduce函数对每个键值对进行处理，将相同键的所有值合并在一起。
7. 最终输出Reduce函数的结果。
MapReduce的工作原理是基于分布式计算的思想，它将大规模数据集分成若干个小数据片段，通过Map和Reduce函数分别对每个数
据片段进行处理，最终将所有处理结果合并起来得到最终结果。
这种计算模型具有高可扩展性和高效性，可以在大规模数据处理方面发挥重要作用。
- 1 -。
第4章大数据技术教程-MapReduce
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例题
MapReduce是一个分布式计算模型，它通过将任务分解成一系列的映射（Map）和规约（Reduce）阶段来完成大规模数据的处理。
下面以一个简单的单词计数例题来解释MapReduce的工作原理。
假设我们有一个文本文件，内容如下：```Hello WorldWelcome to HadoopHadoop is fun```我们想要统计每个单词出现的次数，可以使用MapReduce来实现这个任务。
**第一步：Mapper阶段**Mapper阶段的任务是将输入数据转换成键值对。
在这个例子里，我们将每行文本拆分成单词，并输出每个单词作为键，值为1。
例如，"Hello"对应的输出为("Hello", 1)，"World"对应的输出为("World", 1)，以此类推。
在Java中，我们可以定义一个Mapper类来实现这个功能：```javapublic class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();@Overrideprotected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) {word.set(itr.nextToken());context.write(word, one);}}}```**第二步：Reducer阶段**Reducer阶段的任务是将Mapper输出的键值对进行汇总计算。
mapreduce处理数据的工作流程
mapreduce处理数据的工作流程一、简介MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。
它将计算任务分解为可并行处理的小任务，并在多台计算机上执行这些任务。
本文将介绍MapReduce的处理数据的工作流程。
二、MapReduce的基本概念1. Map函数：将输入数据分割成小块，每个小块都由一个Mapper进行处理。
Mapper根据业务逻辑对输入数据进行转换和过滤，输出<key, value>键值对。
2. Shuffle阶段：将Mapper输出的<key, value>键值对按照key进行排序，并将相同key的value聚合在一起。
3. Reduce函数：对Shuffle阶段输出的结果进行归并和汇总，生成最终结果。
三、MapReduce处理数据的工作流程1. 输入数据切片MapReduce会自动将输入文件切成若干个大小相等的块，每个块大小默认为64MB。
切片完毕后，每个块都会被分配给一个Mapper进行处理。
2. Mapper函数执行对于每个切片，MapReduce都会创建一个Mapper实例来执行map 函数。
Mapper首先读取输入文件中与该Mapper实例所负责处理的切片相关联的数据。
然后根据业务逻辑对数据进行转换和过滤，并输出<key, value>键值对。
3. Shuffle阶段Shuffle阶段是MapReduce的核心阶段，它将Mapper输出的<key, value>键值对按照key进行排序，并将相同key的value聚合在一起。
Shuffle阶段会自动将数据分发到不同的Reducer实例上，并根据key值进行排序。
4. Reduce函数执行对于每个key，MapReduce都会创建一个Reducer实例来执行reduce函数。
Reducer首先接收所有与该key相关联的value值，然后根据业务逻辑对数据进行归并和汇总，并输出最终结果。
分布式数据处理技术mapreduce名词解释
分布式数据处理技术mapreduce名词解释MapReduce是一种分布式数据处理技术，它可以用于处理大规模数据集。
下面是对MapReduce相关名词的解释：1. Map阶段：Map阶段是MapReduce的第一个阶段，它将输入数据分割成小块，并将每个小块交给Map函数进行处理。
Map函数将每个小块转换为一系列键值对，其中键表示数据的某个属性，值表示该属性的值。
2. Reduce阶段：Reduce阶段是MapReduce的第二个阶段，它将Map阶段输出的键值对进行合并和排序，并将相同键的值合并成一个列表。
Reduce函数接收每个键和其对应的值列表，并将它们转换为输出键值对。
3. 分布式文件系统：分布式文件系统是一种可以在多台计算机上存储和访问文件的文件系统。
MapReduce使用分布式文件系统来存储输入数据和输出结果。
4. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它实现了MapReduce算法和分布式文件系统。
Hadoop可以在大规模集群上运行，处理PB级别的数据。
5. YARN：YARN是Hadoop的资源管理器，它负责管理集群中的资源，并将它们分配给不同的应用程序。
YARN可以同时支持MapReduce和其他分布式计算框架。
6. Shuffle阶段：Shuffle阶段是MapReduce的一个重要阶段，它将Map阶段输出的键值对按照键进行分组，并将相同键的值发送到同一个Reduce任务中进行处理。
7. Combiner函数：Combiner函数是一个可选的函数，它可以在Map阶段输出的键值对进行本地合并，减少数据传输量和网络带宽的消耗。
8. Partitioner函数：Partitioner函数是一个可选的函数，它可以将Map阶段输出的键值对按照键进行分区，将相同键的值发送到同一个Reduce任务中进行处理。
9. JobTracker：JobTracker是Hadoop中的一个组件，它负责管理MapReduce任务的执行。
MapReduce简介
7.3.2
MapReduce各个执行阶段
节点1 节点2
从分布式文件系统中加载文件
从分布式文件系统中加载文件
InputFormat 文件 文件 Split Split Split Split
InputFormat 文件 Split Split 文件
输入 <key,value>
RR Map
RR Map
7.3.3
Shuffle过程详解
其他Reduce任务
3. Reduce端的Shuffle过程
Map任务 磁盘
1 “领取”数据
Reduce任务 缓存
2 归并数据
分区
分区
磁盘 文件归并
3
把数据输入给 Reduce任务
其他Map任务
其他Reduce任务
图7-5 Reduce端的Shuffle过程
7.3.4
合并（Combine）和归并（Merge）的区别： 两个键值对<“a”,1>和<“a”,1>，如果合并，会得到<“a”,2>，如果归并，会得到<“a”,<1,1>>
7.3.3
Shuffle过程详解
3. Reduce端的Shuffle过程
•Reduce任务通过RPC向JobTracker询问Map任务是 否已经完成，若完成，则领取数据 •Reduce领取数据先放入缓存，来自不同Map机器， 先归并，再合并，写入磁盘 •多个溢写文件归并成一个或多个大文件，文件中的键 值对是排序的 •当数据很少时，不需要溢写到磁盘，直接在缓存中归 并，然后输出给Reduce
RR Map
RR Map
RR Map
RR Map
阐述mapreduce的map函数输入输出格式
阐述mapreduce的map函数输入输出格式MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。
在 MapReduce 中，数据集被分成小块，然后由多个 map 任务并行处理。
这些 map 任务的输出再经过 shuffle 和 sort，然后由 reduce 任务处理。
MapReduce 的 Map 函数的输入和输出格式如下：
1. 输入格式：
Map 函数的输入通常是一个键值对（key-value）的集合。
键和值可以是任何数据类型，但最常见的是字符串。
例如，一个简单的 MapReduce 任务可能处理文本文件，其中每行都是一个值，整行的内容作为键。
2. 输出格式：
Map 函数的输出也是键值对（key-value）的集合。
这些键值对会被排序和分区，然后传递给 Reduce 函数。
Map 函数输出的键值对的键会被用作Reduce 函数的输入键。
例如，考虑一个简单的单词计数任务。
Map 函数的输入可能是一个句子（作为键）和文本文件中的行（作为值）。
Map 函数的输出可能是每个单词（作为键）和该单词的出现次数（作为值）。
在 MapReduce 的执行过程中，Map 函数的输出会经过 shuffle 和 sort 阶段，以便相同的键值对能够被聚集在一起并传递给相应的 Reduce 任务。
MapReduce（分布式计算框架）
MapReduce（分布式计算框架）MapReduce是⼀种计算模型，⽤于处理⼤数据量的计算，其计算过程可以分为两个阶段（实质上是三个阶段），即Map和Reduce.图2-3-1：MapReduce执⾏步骤其中Map将输⼊的原始数据集转化为Key-Value（键-值对），拆分给不同节点并⾏进⾏指定的计算操作（例如排序、聚集），形成中间结果，这个计算操作的过程称为Map shuffle；Reduce则并⾏地对⽣成的中间结果中相同的Key的所有Value进⾏规约合并汇总处理后，输出新的Key-Value得到最终结果，这个处理相同Key的过程称为Reduce shuffle. 可以看出，在Map和Reduce中间，其实还有⼀个过程，就是对Map的输出进⾏整理并交给Reduce，这个过程就是shuffle. Map和Reduce操作需要我们⾃⼰定义相应的Map类和Reduce类，⽽shuffle则是系统⾃动帮我们实现的。
简单点理解，可以将Map看作是拆分数据集给不同的节点进⾏并⾏计算操作，将Reduce看作是整合每个节点的计算结果以汇总出最终结果（即Map负责分的计算，Reduce负责合的计算）。
图2-3-2：MapReduce⼯作原理1. JobTracker和TaskTrackerMapReduce由两种主要的后台程序运⾏：JobTracker和TaskTracker.(1) JobTrackerJobTracker是master节点，⼀个集群中只有⼀个，负责管理所有作业、任务/作业的监控及错误处理等，并将任务分解成⼀系列任务，分派给TaskTracker.(2) TaskTrackerTaskTracker是slave节点，负责运⾏Map Task和Reduce Task，并通过周期性的⼼跳与JobTracker交互，通知JobTracker其当前的健康状态，每⼀次⼼跳包含了可⽤的Map和Reduce任务数⽬、占⽤的数⽬以及运⾏中的任务详细信息。
mapreduce工作原理
mapreduce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设计用于分布式计算，后来被Apache Hadoop采用并成为其核心组件之一。
MapReduce的工作原理是通过将大规模的数据集分解成小块，然后在分布式计算集群上并行处理这些小块数据，最终将结果汇总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，输入的数据被分割成若干个小的数据块，然后通过Map函数进行处理和映射，将每个数据块映射为一系列的中间键值对。
这些中间键值对会被分组后传递给Reduce函数进行处理。
在Reduce阶段，Reduce函数将中间键值对按照键进行分组，并对每个键对应的值进行处理，最终得到最终的输出结果。
MapReduce的工作原理可以用一个简单的例子来说明。
假设我们有一个包含大量文本数据的文件，我们希望统计每个单词出现的次数。
首先，在Map阶段，我们将文本数据分割成若干个小的数据块，然后通过Map函数将每个数据块中的单词映射为键值对，其中键是单词，值是1。
然后，这些中间键值对会被按照键进行分组，并传递给Reduce函数。
在Reduce阶段，Reduce函数将对每个单词的出现次数进行累加，最终得到每个单词出现的总次数。
MapReduce的工作原理具有一些重要的特点。
首先，它是一种分布式计算模型，可以在大规模的计算集群上进行并行处理，从而能够处理大规模的数据集。
其次，MapReduce的工作原理是基于键值对的，这种模型非常灵活，可以适用于各种不同类型的数据处理任务。
另外，MapReduce的工作原理是通过两个简单的函数Map和Reduce组合而成，这种简单而有效的设计使得MapReduce非常容易理解和使用。
总的来说，MapReduce是一种非常强大和高效的大规模数据处理模型和软件框架。
它的工作原理是通过将大规模的数据集分解成小块，然后在分布式计算集群上并行处理这些小块数据，最终将结果汇总起来得到最终的输出。
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。
MapReduce工作原理图文详解
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。
mapreduce基础运用头歌
文章标题：深入探讨MapReduce的基础运用和原理一、引言MapReduce是一种用于处理和生成大规模数据集的分布式计算框架，它能够有效地处理海量数据，提高数据处理的效率和速度。
本文将深入探讨MapReduce的基础运用和原理，帮助读者更深入地理解和掌握这一重要的数据处理技术。
二、MapReduce的基本概念1. Map阶段：在MapReduce中，Map阶段是数据处理的第一步，它将输入的数据集合拆分成若干个独立的任务，并将这些任务分配给不同的计算节点进行并行处理。
在Map阶段，我们需要编写Map函数来对输入的数据进行处理，通常是将数据进行分割和映射。
2. Shuffle阶段：Shuffle阶段是MapReduce中非常重要的一部分，它负责将Map阶段输出的结果进行分区和排序，然后将相同key的数据进行分组，以便于后续Reduce阶段的处理。
3. Reduce阶段：Reduce阶段是MapReduce的最后一步，它接收Shuffle阶段输出的数据，并将具有相同key的数据进行合并和聚合，最终输出最终的处理结果。
三、MapReduce的基础运用1. 数据处理：MapReduce可以高效地处理海量数据，如日志文件、文本数据等，通过Map和Reduce两个阶段的处理，可以实现对数据的分析和计算，例如词频统计、数据过滤等。
2. 分布式计算：MapReduce能够将数据集分解成多个小的任务，分配给多个计算节点进行并行处理，因此可以充分利用集群的计算资源，提高数据处理的速度和效率。
3. 容错性：MapReduce具有很强的容错性，当集群中的某个计算节点发生故障时，系统能够自动将任务重新分配给其他正常的节点进行处理，保证任务的顺利完成。
四、MapReduce的原理分析1. 并行计算模型：MapReduce采用了流水线式的并行计算模型，将数据处理划分成不同的阶段，每个阶段都可以并行执行，从而充分利用集群的计算资源。
mapreduce求最大值思路
使用MapReduce求解最大值的思路如下：
1. Mapper阶段：Mapper的任务是读取输入数据，并输出键值对。
在这个问题中，输入数据是一组数字，输出键值对的键是一个固定的值（例如，K），值是数字本身。
这样，所有的Mapper都会并行处理输入数据，并将结果发送到Reducer。
2. Reducer阶段：Reducer的任务是接收Mapper的输出，并对其进行汇总。
在这个问题中，Reducer会接收所有键为K的数字，并找出其中的最大值。
Reducer的输入是<K, List(value)>的形式，其中List(value)是所有Mapper输出的键为K的数字的集合。
Reducer通过比较这些数字的大小，找出最大的数字，并将其作为输出。
以上就是使用MapReduce求解最大值的思路。
具体的实现代码会根据使用的编程语言和框架有所不同。
mapreduce工作原理
mapreduce工作原理
MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模的数据集。
它的工作原理可以简单概括为两个过程：Map过程和Reduce过程。
在Map过程中，输入数据集被分割成多个小块，并由多个
Map任务并行处理。
每个Map任务都会对输入数据集中的每
个元素执行相同的操作，并生成中间键值对。
这些中间键值对会被存储在内存中的缓冲区内。
接下来是Shuffle过程，该过程负责将Map任务生成的中间键
值对按照键的值进行排序和分区，并将同一个键的中间键值对传递给同一个Reduce任务进行处理。
Shuffle过程可以确保相
同键的中间键值对被发送到同一个Reduce任务。
在Reduce过程中，每个Reduce任务并行处理一组中间键值对。
Reduce任务会将它们从存储在内存中的缓冲区中取出，并按
照键的值进行合并和计算。
最终的计算结果会被写入一个输出文件中。
整个MapReduce过程中，数据的读取、处理和写入都是在分
布式计算集群中进行的，可以充分利用集群中的多台计算机资源来加速处理过程。
MapReduce模型的并行处理能力和可靠
性使得它成为处理大规模数据集的一种理想选择。
简述mapreduce的不足。
MapReduce是一种由Google提出的分布式计算模型，它允许用户在一个大规模的计算机集裙上并行处理大规模的数据。
尽管MapReduce在处理大规模数据时具有很强的适用性和高效性，但是也存在一些不足之处。
本文将从几个方面简要描述MapReduce的不足之处。
1. 数据处理模式的限制MapReduce模型通常包括Map和Reduce两个阶段，这对于很多计算问题来说是非常合适的。
然而，在一些情况下，数据处理可能并不适合这种模式。
当计算过程需要多层嵌套或者需要频繁地进行迭代计算时，MapReduce的这种模式就会显得比较笨拙。
而在这种情况下，使用MapReduce模型就需要进行一些拆分和重组数据的操作，使得整体的计算过程变得更为复杂。
2. 资源利用率低在MapReduce模型中，整个计算过程通常是由一系列的Map和Reduce任务组成的。
在实际的计算过程中，有时会出现一些任务的计算量远大于其他任务，而另一些任务则计算量比较小的情况。
这就导致了资源利用率的不均衡，一些计算节点可能一直处在空闲状态，而另一些节点则需要长时间地处于繁忙状态。
3. 数据传输开销大在MapReduce模型中，数据的传输通常需要经过网络来完成。
当处理大规模数据时，数据传输的开销比较大。
特别是在Reduce阶段，大量的中间计算结果需要在不同的节点间进行传输和交换，这就导致了大量的数据传输开销。
而在一些场景下，数据的传输开销可能会成为整个计算过程的瓶颈。
4. 难以处理实时数据MapReduce模型更适用于批处理场景，而较难处理实时数据。
对于一些需要实时计算和响应的应用场景来说，MapReduce模型显然不太适用。
在处理实时数据方面，MapReduce模型的不足也比较明显。
5. 缺乏对复杂计算过程的支持在一些计算过程中，可能需要进行复杂的逻辑判断、迭代计算等操作。
而MapReduce模型相对来说更适用于那种简单的计算模式，对于那种复杂的计算过程，MapReduce模型的支持性就显得比较不足。
mapreduce常见案例
mapreduce常见案例标题：MapReduce常见案例：从简到繁，探索大数据处理的关键技术导语：随着大数据时代的到来，处理海量数据的需求日益增长。
MapReduce作为一种分布式计算模型和关键技术，被广泛应用于大数据处理领域。
本文将从简到繁地探讨MapReduce常见案例，介绍其基本原理和应用场景，并分享对这一技术的观点与理解。
一、MapReduce简介及基本原理1. 什么是MapReduce？MapReduce是Google于2004年提出的一种用于处理大规模数据的编程模型和技术。
它可以自动将输入数据分割成多个块，并分配给集群中的计算节点进行处理，最后将结果合并汇总。
MapReduce的核心思想是将计算任务分解成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
2. Map阶段的功能和作用：Map阶段主要负责将输入的数据集切分成一系列的键值对并进行简单的转换处理。
在Map阶段中，大规模数据集被拆分成小的数据块，并在计算节点上并行处理，每个数据块都由一个Map函数进行处理。
3. Reduce阶段的功能和作用：Reduce阶段主要负责对Map阶段得到的中间结果进行合并计算。
在Reduce阶段中，中间结果根据键值对进行分组，每组数据由一个Reduce函数进行处理，然后将结果输出。
二、MapReduce常见案例及应用场景1. Word Count（词频统计）Word Count是最经典的MapReduce案例之一，用于统计文本中每个单词出现的次数。
该案例可以在处理大规模文本数据时发挥重要作用，如搜索引擎的索引构建、社交媒体的舆情分析等。
2. Log Analysis（日志分析）通过MapReduce进行日志分析可以帮助企业了解用户行为、系统性能和安全情况。
通过对大量日志数据进行处理和提取，可以实现对用户访问模式、错误日志、恶意攻击等进行分析和预测。
3. PageRank（网页排名算法）PageRank是Google搜索引擎的核心算法之一，通过MapReduce 实现可以对海量的网页进行排名。
mapreduce 的工作机制
MapReduce 是一种用于处理大规模数据的并行计算框架。
它的工作机制主要包括分布式计算、数据划分、映射函数和归约函数等关键步骤。
下面将详细介绍 MapReduce 的工作机制。
一、分布式计算1. MapReduce 使用分布式计算来处理大规模数据。
它将数据划分成多个块，并在不同的计算节点上并行处理这些数据块。
2. 分布式计算可以充分利用集裙中的计算资源，加快数据处理速度，并提高系统的容错能力。
3. 分布式计算还可以有效地处理数据的并行化计算，提高计算效率。
二、数据划分1. 在 MapReduce 中，数据会被划分成多个输入对。
2. 每个输入对包括一个键和一个值。
键用来唯一标识数据，值则是数据的实际内容。
3. 数据划分可以根据键来实现，这样相同键的数据会被划分到同一个计算节点上进行处理。
三、映射函数1. 映射函数是 MapReduce 中的一个重要环节。
它负责将数据划分成多个键值对，并为每个键值对生成一个中间键值对。
2. 映射函数会对每个数据块进行处理，并输出多个中间键值对。
这些中间键值对由键和相应的值组成。
3. 映射函数的输出将作为归约函数的输入，用于后续的数据处理。
四、归约函数1. 归约函数是 MapReduce 中的另一个重要环节。
它负责对映射函数的输出进行处理，并生成最终的结果。
2. 归约函数会根据键将中间键值对进行聚合，然后对每个键值对执行归约操作。
3. 归约函数的输出就是最终的处理结果，可以将结果保存到文件系统中。
五、MapReduce 的工作流程1. 当一个 MapReduce 任务被提交时，首先会将输入数据划分成多个数据块，然后将这些数据块分配到不同的计算节点上。
2. 每个节点上都会运行映射函数来处理数据块，并生成中间键值对。
然后这些中间键值对会被发送到不同的节点上进行归约操作。
3. 各个节点上的归约函数会对中间键值对进行聚合，生成最终的处理结果。
通过以上介绍，可以看出 MapReduce 的工作机制主要包括分布式计算、数据划分、映射函数和归约函数等关键步骤。
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China Research Laboratory
函数式编程（Functional Programming ）
Functional操作不修改数据结构
–创建新数据结构
原始数据以原形式存在，不会被修改 对于程序设计，数据流是隐式的 操作执行的次序无关
2011-04-14
/orgs/hpclab/
–（实际上每一个output key通常只有一个final value）
2011-04-14
/orgs/hpclab/
China Research Laboratory
示例：WordCount
源数据 –Page 1:
• the weather is good
/orgs/hpclab/
China Research Laboratory
Outline
MapReduce编程模型
–算法 –Shuffle和Sort –实测数据
Hadoop
–HDFS –HBase
实例（天文交叉证认计算）
2011-04-14
/orgs/hpclab/
2011-04-14
/orgs/hpclab/
China Research Laboratory
reduce输出
Worker 1: – (the 1) Worker 2: – (is 3) Worker 3: – (weather 2) Worker 4: – (today 1) Worker 5: – (good 4)
2011-04-14
/orgs/hpclab/
China Research Laboratory
Map的结果输出
每个Map 任务都有一个用来写入输出数据的循环内存缓 冲区。这个缓冲区默认大小是100MB。 当缓冲区中的数据量达到一个特定阀值(默认是0.80)， 系统将会启动一个后台线程把缓冲区中的内容spill 到磁 盘。在spill 过程中，Map 的输出将会继续写入到缓冲 区，但如果缓冲区已满，Map 就会被阻塞直到spill 完 成。
reduce(String output_key, Iterator intermediate_values): // output_key: a word // output_values: a list of counts int result = 0; for each v in intermediate_values: result += ParseInt(v); Emit(AsString(result));
Hadoop
–HDFS –HBase
实例（天文交叉证认计算）
2011-04-14
/orgs/hpclab/
China Research Laboratory
MapReduce编程模型
借鉴了函数式编程方式（functional programming） 用户只需要实现两个函数接口：
–foo
• This page contains so much text
–bar
• My page contains text too
2011-04-14
/orgs/hpclab/
China Research Laboratory
Inverted Index: Data flow
China Research Laboratory
MapReduce起源：Google搜索
Alan Turing 1912－1954
每一次搜索
– – – – – 200+ CPU 200TB以上数据 1010 CPU周期 0.1秒内响应 5¢广告收入
2011-04-14
/orgs/hpclab/
Worker 2:
–(today 1), (is 1), (good 1).
Worker 3:
–(good 1), (weather 1), (is 1), (good 1).
2011-04-14 /orgs/hpclab/
China Research Laboratory
China Research Laboratory
函数式编程
# let double x = x*2 in List.map double [ 1; 2; 3 ];; - : int list = [2; 4; 6] # multiply 2 [1; 2; 3];; - : int list = [2; 4; 6] # multiply 5 [1; 2; 3];; - : int list = [5; 10; 15] let multiply n list = let f x = n*x in List.map f list ;;
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多个reduce处理
2011-04-14
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无reduce处理
2011-04-14
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–Page 2:
• today is good
–Page 3:
• good weather is good
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map 输出
Worker 1:
–(the 1), (weather 1), (is 1), (good 1).
MapReduce特性
自动实现分布式并行计算 容错 提供状态监控工具 模型抽象简洁，程序员易用
2011-04-14
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MapReduce编程模型
–算法 –Shuffle和Sort –实测数据
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Outline
MapReduce编程模型
–算法 –Shuffle和Sort –实测数据
Hadoop
–HDFS –HBase
实例（天文交叉证认计算）
2011-04-14
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reduce 的输入
Worker 1: – (the 1) Worker 2: – (is 1), (is 1), (is 1) Worker 3: – (weather 1), (weather 1) Worker 4: – (today 1) Worker 5: – (good 1), (good 1), (good 1), (good 1)
2011-04-14
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WordCount 伪代码
map(String input_key, String input_value): // input_key: document name // input_value: document contents for each word w in input_value: EmitIntermediate(w, "1");
2011-04-14
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reduce
map操作结束后，所有与某指定out key相对应的中间结 果组合为一个列表（list）。 reduce()函数将这些中间结果组合为一个或多个对应于 同一output key 的 final value
MapReduce
于策
2011-04-14
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思考
数据：10个文本文件，英文
–问题1
• 统计各个单词在所有文件中出现的次数
–问题2
• 统计各个单词分别在哪些文件中出现过
串行算法？ 并行算法？
2011-04-14
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MapReduce编程模型
–算法 –Shuffle和Sort –实测数据
Hadoop
–HDFS –HBase
实例（天文交叉证认计算）
2011-04-14
并行化
map()函数可以并行执行，为不同的输入数据集生成不 同的中间结果 reduce()函数也可以并行执行，分别处理不同的output key map和reduce的处理过程中不发生通信 瓶颈：
–只有当map处理全部结束后，reduce过程才能够开始
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2011-04-14
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MapReduce逻辑过程
2011-04-14
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倒排索引 (Inverted Index) Algorithm
Mapper: For each word in (file, words), map to (word, file) Reducer: Identity function 文件内容：
From: /2006/09/how‐much‐data‐does‐google‐store.html
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