MapReduce应用场景、原理、基本架构及使用方法
运用实例简述mapreduce原理
运用实例简述mapreduce原理MapReduce是一种编程模型和模型化的方法，用于大规模数据集（如分布式文件系统）的并行处理。
它通常用于处理和转换大数据集，以进行数据挖掘、机器学习、数据库等领域的应用。
MapReduce原理的核心思想是将一个复杂的问题拆解成多个小问题，然后将小问题分配给多个处理器（可以是多个计算机或处理器），最后将处理结果汇总并生成最终结果。
这个过程主要包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
1.Map阶段：Map阶段的任务是将输入数据集分解为多个小的数据块，并对每个数据块进行处理，生成中间结果。
这个过程通常是一个用户定义的函数，它接受输入数据块并产生一组键-值对。
这些键-值对随后被合并并发送到Reduce阶段。
举个例子，假设我们要对一个大规模的文本文件进行词频统计。
Map阶段会将文本文件分解为单词，并对每个单词生成一个键值对（键为单词，值为该单词在文本中出现的次数）。
2.Reduce阶段：Reduce阶段的任务是将Map阶段产生的中间结果进行汇总，并执行用户定义的Reduce函数，对汇总后的键值对进行处理并生成最终结果。
Reduce函数通常也是用户自定义的函数，它接受一组键值对并产生一个输出结果。
同样以词频统计为例，Reduce阶段会对所有相同的单词进行计数，并将结果输出为一个新的文本文件，其中包含每个单词及其对应的频数。
MapReduce原理的优势在于它能够充分利用多台计算机或处理器的计算资源，实现大规模数据的并行处理。
同时，MapReduce还提供了简单易用的编程接口，使得用户可以轻松地处理大规模数据集。
在实际应用中，MapReduce已被广泛应用于各种领域，如数据挖掘、机器学习、数据库等。
通过MapReduce，我们可以轻松地处理和分析大规模数据集，从而获得更有价值的信息和知识。
需要注意的是，MapReduce原理并不是适用于所有类型的大规模数据处理任务。
对于一些特定的任务，可能需要使用其他类型的并行处理模型和方法。
mapreduce数据处理原理
MapReduce数据处理原理1. 概述MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，由Google首先提出并应用于分布式计算中。
它通过将大规模数据集划分为小的子集，并在多个计算节点上同时进行处理，从而实现高效的数据处理。
MapReduce的核心思想是将复杂的数据处理任务分解成简单的、可并行执行的任务。
2. 基本原理MapReduce模型基于两个基本操作：Map和Reduce。
下面将详细介绍这两个操作以及它们在数据处理中的作用。
2.1 Map操作Map操作是将输入数据集中的每个元素进行转换，并生成一个键值对集合作为输出。
具体来说，Map操作接受一个键值对作为输入，经过转换后输出一个新的键值对。
在Map操作中，用户需要自定义一个Map函数，该函数接受输入键值对作为参数，并根据具体需求进行转换操作。
在词频统计任务中，用户可以定义一个Map函数来将输入文本切分成单词，并为每个单词生成一个键值对（单词,1）。
2.2 Reduce操作Reduce操作是将经过Map操作后生成的键值对集合按照键进行分组，并对每个组进行聚合计算。
具体来说，Reduce操作接受一个键和与该键相关联的一组值作为输入，经过聚合计算后输出一个新的键值对。
在Reduce操作中，用户需要自定义一个Reduce函数，该函数接受输入键和与之相关联的值集合作为参数，并根据具体需求进行聚合计算。
在词频统计任务中，用户可以定义一个Reduce函数来对每个单词出现的次数进行累加。
2.3 数据流MapReduce模型通过Map和Reduce操作将数据流划分为三个阶段：输入阶段、中间阶段和输出阶段。
在输入阶段，原始数据集被划分成多个小的数据块，并分配给不同的计算节点进行处理。
每个计算节点上的Map操作并行处理自己分配到的数据块，并生成中间结果。
在中间阶段，所有计算节点上生成的中间结果被按照键进行分组，相同键的结果被发送到同一个Reduce操作所在的计算节点。
mapreduce结构
MapReduce结构一、概述MapReduce是一种分布式计算模型，用来处理大规模数据集。
它主要用于解决数据处理、分析和挖掘中的各种问题。
MapReduce结构由两个主要部分组成：Map和Reduce。
在Map阶段，数据被分成若干个片段，每个片段被分配给一个Map任务进行处理。
在Reduce阶段，Map任务的输出被收集和聚合，最终得到最终结果。
二、Map阶段Map阶段是MapReduce结构的第一部分。
在这个阶段，数据被拆分成多个片段，并被分配给各个Map任务进行处理。
Map任务是并行执行的，每个任务独立处理自己负责的数据片段。
Map任务的输入通常是一条记录，通过对输入进行处理，可以生成键值对作为输出。
每个键值对都有一个键和一个值，这些键值对将作为Reduce 阶段的输入。
2.1 Map阶段的流程1.数据拆分：输入数据被分成若干个片段，每个片段被分配给一个Map任务。
这个过程称为数据拆分。
2.数据处理：每个Map任务对自己负责的数据片段进行处理。
处理的方式可以是提取关键信息、过滤数据或进行计算等。
3.生成键值对：Map任务根据输入数据，生成键值对作为输出。
每个键值对都包括一个键和一个值。
4.数据分发：生成的键值对根据键，被分发到不同的Reduce任务进行处理。
数据分发的过程可以是基于哈希表或者排序等方式。
2.2 Map阶段的特点1.并行处理：Map任务是并行执行的，每个任务独立处理一部分数据。
2.局部处理：Map任务只处理自己负责的数据片段，通过局部处理，减少了数据传输的开销。
3.输出键值对：Map任务的输出是键值对，这些键值对将成为Reduce阶段的输入。
三、Reduce阶段Reduce阶段是MapReduce结构的第二部分。
在这个阶段，Map任务的输出被收集和聚合，最终得到最终结果。
Reduce任务的数量可以通过参数进行设置，可以灵活控制。
3.1 Reduce阶段的流程1.数据收集：Map任务的输出被收集起来，分组成若干个键值对列表。
MapReduce的原理及执行过程
MapReduce的原理及执⾏过程MapReduce简介1. MapReduce是⼀种分布式计算模型，是Google提出的，主要⽤于搜索领域，解决海量数据的计算问题。
2. MR有两个阶段组成：Map和Reduce，⽤户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。
MapReduce执⾏流程MapReduce原理MapReduce的执⾏步骤：1、Map任务处理 1.1 读取HDFS中的⽂件。
每⼀⾏解析成⼀个<k,v>。
每⼀个键值对调⽤⼀次map函数。
<0,hello you> <10,hello me> 1.2 覆盖map()，接收1.1产⽣的<k,v>，进⾏处理，转换为新的<k,v>输出。
<hello,1> <you,1> <hello,1> <me,1> 1.3 对1.2输出的<k,v>进⾏分区。
默认分为⼀个区。
详见《》 1.4 对不同分区中的数据进⾏排序（按照k）、分组。
分组指的是相同key的value放到⼀个集合中。
排序后：<hello,1> <hello,1><me,1> <you,1> 分组后：<hello,{1,1}><me,{1}><you,{1}> 1.5 （可选）对分组后的数据进⾏归约。
详见《》2、Reduce任务处理 2.1 多个map任务的输出，按照不同的分区，通过⽹络copy到不同的reduce节点上。
（shuffle）详见《》 2.2 对多个map的输出进⾏合并、排序。
覆盖reduce函数，接收的是分组后的数据，实现⾃⼰的业务逻辑， <hello,2> <me,1> <you,1> 处理后，产⽣新的<k,v>输出。
MapReduce的应用与实现
MapReduce的应用与实现MapReduce的应用与实现大数据时代的到来，数据量的增长速度越来越快，传统的数据处理方式往往难以胜任，因此新的数据处理方案不断涌现。
MapReduce是其中一种比较常见的数据处理框架，它可应用于各种领域中的数据处理操作，本文将从MapReduce的应用和实现两个方面来进行介绍和分析。
一、MapReduce的应用1.分布式计算MapReduce是一种分布式计算模型，是一种能够把一个大型的任务并行化，分给少量计算机处理的方法。
MapReduce的核心思想就是把计算过程分成两个步骤：Map和Reduce。
在Map的过程中，原始的数据由Map函数进行筛选，这个阶段的主要作用是将原始数据进行初步处理，它会将原始数据转变成一个中间格式，这个格式能够被Reduce所理解。
在Reduce过程中，中间数据由Reduce函数进行处理，得到最终的结果。
由于MapReduce的方式是基于分布式计算的，因此不需要大量的计算资源才能够处理海量数据，在分布式环境下，可以对数据进行快速计算和分析，具有很高的效率和可扩展性。
2.数据挖掘在数据挖掘过程中，需要对数据进行清洗，处理，筛选等操作，还需要计算各种指标，分析数据的特征和规律。
由于海量数据的存在，传统数据处理方式会非常困难，而MapReduce可以很好地解决这个问题。
MapReduce可以通过改进Map和Reduce算法来实现对数据的处理和清洗，并且可以实现分布式计算，从而提高数据挖掘的效率和精度。
3.日志分析在互联网时代中，互联网公司会生成大量的日志数据，如访问量，点击率，搜索关键字等，这些数据是非常重要的，需要进行数据分析和挖掘，来获取有价值信息。
MapReduce可以实现分布式、高性能的计算和分析，从而非常适合日志分析的需求。
4.图像处理在图像处理中，需要对图像进行识别、分类、过滤等操作，不同的算法需要处理海量的图像数据。
MapReduce可以很好地解决这个问题，可以通过MapReduce来实现对图像的分割、特征提取和分类等操作，从而实现对图像的高效处理。
MapReduce应用场景、原理
MapReduce（分布式计算框架）
JobTracker
• Master
• 管理所有作业 • 将作业分解成一系列任务 • 将任务指派给TaskTracker • 作业/任务监控、错误处理
等
TaskTrackers
• Slave • 运行Map Task和 Reduce Task • 与JobTracker交互， 执行命令，并汇报 任务状态
4 2013/10/7
目录
1. MapReduce的应用场景 2. MapReduce编程模型
3. MapReduce的架构 4. MapReduce调度器 5. MapReduce配置与部署 6. 常见MapReduce应用场景 7. 总结
5 2013/10/7
MapReduce的实例—Wordcount
TextInputFormat
Key是行在文件中的偏移量，value是行内容 若行被截断，则读取下一个block的前几个字符
15
2013/10/7
MapReduce编程模型—Split与Block
Block
HDFS中最小的数据存储单位
默认是64MB
Spit
MapReduce中最小的计算单元 默认与Block一一对应
名的网页交给同一个Reduce Task处理
20 2013/10/7
MapReduce编程模型
Map阶段
InputFormat（默认TextInputFormat） Mapper
Combiner（local reducer） Partitioner
Reduce阶段
Reducer OutputFormat（默认TextOutputFormat）
MapReduce的架构及原理
MapReduce的架构及原理MapReduce是⼀种分布式计算模型，是Hadoop的主要组成之⼀，承担⼤批量数据的计算功能。
MapReduce分为两个阶段：Map和Reduce。
⼀、MapReduce的架构演变客户端向JobTracker提交⼀个作业，JobTracker会把这个作业拆分成多份，然后分配给TaskTracker(任务执⾏者)执⾏，TaskTracker会每隔⼀段时间向JobTracker发送⼼跳信息，如果JobTracker在⼀段时间内没有收到TaskTracker的⼼跳信息，JobTracker会认为TaskTracker挂掉，并把TaskTracker的任务分配给其它TaskTracker。
该架构存在的问题：a、JobTracker节点压⼒过⼤；b、单点故障；3、只能跑MapReduce作业。
以上架构，在Hadoop版本中称为MRv2，所解决的问题：1、更⾼的集群利⽤率，⼀个框架未使⽤的资源可由另⼀个框架进⾏使⽤，充分的避免资源浪费；2、很⾼的扩展性；3、yarn通过加⼊ApplicationMaster可变部分，可以编写不同的APPMst；4、监控job的tasks运⾏情况下放到ApplicationMaster中；⼆、MapReduce执⾏过程1、客户端提交作业2、JobClient与JobTracker通信，JobTracker返回⼀个JobID3、JobClient复制作业资源⽂件将运⾏作业所需要的资源赋值到HDFS上，包括MR程序打包的JAR⽂件、配置⽂件和输⼊划分信息。
这些⽂件都存在JobTracker专门为该作业创建的⽂件夹中，⽂件夹名称为该作业的JobID。
4、提交任务5、JobTracker初始化任务，创建作业对象JobTracker接收到作业后，将其放在⼀个作业队列，等待作业调度器进⾏调度。
6、对HDFS上的资源⽂件进⾏分⽚，每个分⽚对应⼀个MapTask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7、TaskTracker会向JobTracker返回⼀个⼼跳信息，根据⼼跳信息分配任务TaskTracker每隔⼀段时间会给JobTracker发送⼀个⼼跳，告诉JobTracker它依然在运⾏，同时⼼跳中还携带着任务进度等信息8、TaskTracker从HDFS上获取作业资源⽂件对于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的介绍及工作流程
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概述,原理,执行过程
MapReduce概述,原理,执⾏过程MapReduce概述 MapReduce是⼀种分布式计算模型,运⾏时不会在⼀台机器上运⾏.hadoop是分布式的,它是运⾏在很多的TaskTracker之上的. 在我们的TaskTracker上⾯跑的是Map或者是Reduce Task任务. 通常我们在部署hadoop taskTracker 的时候,我们的TaskTracker同时还是我们的Datanode节点.datanode和tasktracker总是部署在⼀起的. MapReduce执⾏流程: 为什么要有多个datanode: 因为我们的datanode是专门⽤来存储数据的,我们的数据很⼤,在⼀个节点上是存不下的,存不下的情况下,我们就把数据存放在多个节点上. MapReduce:分布式计算模型.把我们的程序代码分到所有的tasktracker节点上去运⾏.只处理当前datanode上的数据,datanode和程序代码都在⼀台机器上处理,避免了⽹络传输.我们的代码拿到tasktracker上去执⾏,我们的tasktracker执⾏的数据来源于datanode,我们的程序就把各个datanode上的数据给处理了. reduce汇总的是这种map的输出,map处理的数据来⾃于datanode,但是map程序处理后的结果不⼀定放在datanode中,可以放到linux磁盘.reduce处理的数据来⾃于各个数据处理节点的linux磁盘.reduce处理完之后的输出放到datanode上.如果有节点空闲,reduce节点就在空闲节点上运⾏,如果都跑程序,就随机⼀个节点跑reducetasktracker处理的任务都是来⾃于datanode,处理数据是并⾏的.map处理完之后结果放到linux磁盘上.r educe程序的处理,是把map处理后linux磁盘上的数据都汇总到reduce节点处理,reduce处理完之后,将结果输出到datanode上. 我们的数据是放在hdfs中,hdfs决定把数据是放在哪个datanode上的,决定的权利不在于我们的处理,⽽是在于hdfs.到底放在哪个datanode 上不需要我们去关⼼. datanode有副本,数据在进⾏存储的时候,是把数据放到多个datanode上. 并⾏处理数据,把我们处理问题的应⽤程序放到各个存放数据的节点上进⾏处理,处理完之后获得的是每⼀个本地的数据,通过redcue把各个本地的数据进⾏汇总起来,就得到⼀个最终的结果.reduce可以有多个. 原来集中式的数据处理⽅式,缺点是海量数据移动到⼀个数据处理节点上,程序运⾏的⼤量时间消耗在⽹络传输上.串⾏,性能不好. 把计算程序放到存储数据的各个节点上并⾏执⾏.map程序计算本地节点的数据,并⾏结束后,会有很多的中间结果,reduce程序是把Map程序运⾏的中间结果汇总到⼀起,作为最终结果.原来的这种处理数据的⽅式,是把应⽤程序放到⼀个地⽅,然后海量的数据不断的往这个应⽤上挪,它的⼤量时间消耗在⽹络传输上还有磁盘的io上.程序处理起来并不复杂,因为数据量太⼤,所以把时间都耗费到这上⾯了. 我们改进⾏⼀下计算⽅法,把我们的⼩程序放到各个的数据节点上,map程序就去处理本机的数据,每⼀个map程序都去处理本机的数据,处理完之后,会得到多个中间结果.map处理本地操作可以节省⽹络传输,在本地就可以把数据处理了.map程序适合于计算的本地化.我们的Reduce程序不能实现计算的本地化,因为是汇总map的输出,map的输出必然会分布在很多的机器上. 我们的map是放在各个tasktracker上去执⾏的,就是把各个tasktracker的本地数据给处理掉,处理后会得到⼀个中间结果,reduce程序就会各个map处理的结果给汇总起来,mapreduce在这⾥就是这么⼀个过程,map是处理各个节点的.reduce是汇总map输出的. MapReduce是⼀个分布式计算模型,主要是⽤来处理海量数据的. MapReduce原理: MapReduce计算模型包括Map和Reduce两个阶段,我们⽤户只需要处理map阶段和reduce阶段就⾏了. 1) map⽤来处理本机数据,在处理本地的数据时,需要想我的数据存放在本机的什么位置,我要进⾏什么样的计算,计算结果我要放在本机的什么位置.这些东西都是由mapreduce框架给我们实现的,数据在哪,我们只需要知道hdfs就⾏了,数据处理之后的中间结果放在哪,这个也是mapreduce框架给我们做的,我们⾃⼰不需要管. 2) reduce是把map输出的结果给汇总到⼀起,map输出的结果在哪,怎样传输到reduce中,我们开发⼈员也不需要管,我们只需要管数据汇总这⼀件事就可以了,处理之后的结果,只需要再写进hdfs中就可以了,别的就不需要管了. 所以我们实现⼀个分布式计算还是⽐较简单的,这⾥边我们关⼼的是我们map处理的数据来⾃于hdfs,处理之后⼜会写出到中间结果,reduce程序⼜会把我们的中间结果的数据拿过来进⾏处理.处理完成之后⼜会把结果写出到hdfs中,在处理的过程中是在不断的传输数据,数据传输的的⽅式是采⽤键值(key,value)对的形式.键值对也就是我们两个函数的形参,输⼊参数.MapReduce执⾏流程: Mapper任务处理的数据位于各个程序上的,处理完之后,会产⽣⼀个中间的输出,Reduce就是专门处理Mapper产⽣的中间输出的.reduce 处理完之后,就会把结果作为⼀个中间结果输出出来.Map任务和Reduce任务到底在那个TaskTracker上去执⾏,什么样的tasktracker执⾏map 任务,什么样的taskTracker去执⾏Reduce任务,这个事不需要我们去关⼼,是框架中的JobTracker管理的.Jobtracker它⾥边的这个程序来⾃于客户的提交.客户把我们的程序提交给Jobtracker之后,⽤户就不需要参与了,JobTracker就会⾃动把我们的程序分配到TaskTracker上去执⾏,有的tasktracker上跑map,有的taskTracker上跑reduce.Map程序读数据来⾃于hdfs,我们只需要告诉是哪个⽂件的路径就可以了,别的不需要我们去管.MapReduce就会把我们的程序⾃动的运⾏,把原始的数据处理完产⽣中间数据,然后在处理,最终就会产⽣⼀个最终的结果,⽤户看到的其实是最后的reduce输出结果.map任务处理完之后产⽣的数据位于我们各个节点本地的,也就是我们linux磁盘,⽽不是位于hdfs中.会起多个reduce任务,每个reduce任务会取每个map任务对应的数据,这样reduce就会把各个map任务的需要的数据给拿到. map和reduce之间数据分发的过程称作shuffle过程,shuffle在细节中:map数据产⽣之后需要进⾏分区,每个reduce处理的数据就是不同map分区下的数据.reduce就会把所有map分区中的数据处理完之后写出到磁盘中. 按官⽅的源码步骤讲会把shuffle归结为reduce阶段,map到reduce数据分发的过程叫做shuffle. shuffle是把我们map中的数据分发到reduce中去的⼀个过程. reduce执⾏完之后就直接结束了,直接写出去.不会经过Jobtracker,但是会通知Jobtracker运⾏结束. 有⼏个reduce就有⼏个shuffle分发的过程. map它只做本机的处理,处理完之后,是由reduce做汇总的.会读取所有map中相同分区中的数据,所以shuffle可以认为是reduce的⼀部分,因为map执⾏完之后就已经结束了. 汇总节点是主动去其他节点要数据.reduce这个节点其实是知道各个map的,⼀些map执⾏完之后,会把数据写到本地linux磁盘,那么我们的reduce就会通过http的协议把map端处理后的数据要过来. JobTracker是管理者,TaskTracker是⼲活的,TaskTracker分map任务和reduce任务,那么map任务运⾏完成之后,会告诉JobTracker我写完了,JobTracker⼀看map写完之后,就会在⼀个TaskTracker起⼀个Reduce任务,把他们这些执⾏完毕之后的map任务的地址告诉reduce,reduce 就会通过http协议去map那读取数据.理解这些东西需要有JobTracker做管理,只要是出现他们之间做协调的时候,全部都是JobTracker做协调,管理的.哪个机器承担reduce任务也是JobTracaker在接到任务之后分配好了的.因为TasktTracker只是⼯作者,本⾝没有思考能⼒的,只有JobTracker有思考能⼒. JobTracker分配的原理:在存储数据的节点上起map任务,jobTracker怎么会知道哪些节点存放数据呢这个需要问namenode,namenode会知道哪些Datanode会存放数据. 要处理的⽂件被划分为多少个block就会有多少个map.JobTracker 没有存储任何东西,只是⼀个管理⾓⾊. map在输出的时候会确定分成多少个区对应的就会有多少个reduce任务,数据分发的时候就会由shuffle的这个过程进⾏分发.所以说按道理来讲的话,reduce分区的数量应该有map分区的数量来决定的. map的个数由inputSplit的个数决定的.因为inputSplit的⼤⼩默认和block的⼤⼩⼀样的. hadoop的⼀个特点就是⾼容错性,JobTracker会监控各个节点的map任务和reduce任务的执⾏情况,如果有⼀个map任务宕了,会启⽤⼀个重启机制,会再重启⼀个mapper任务去执⾏.如果连续宕个三次左右,就不会重启了.那么这个程序的整个运⾏就失败了.会有⼀定的容错性在⾥边的,这个容错性是由JobTracker来进⾏控制的. map处理其他节点的block,我们⽤户是没法控制的. 有datanode的节点杀死Tasktracker,我们的程序在运⾏的时候只能使⽤其他节点的block了.我们的处理的原始数据,不允许被很多的map任务处理,只允许被⼀个处理,我们的数据是分配到多个dataNode上的,那么这⼀个map势必要读取其他节点的block. MapReduce的执⾏过程: 1.map任务处理: 1.1 读取hdfs⽂件为内容,把内容中的每⼀⾏解析成⼀个个的键(key)值(value)对.⽂件总是有⾏的,键是字节的偏移量,值是每⼀⾏的内容,每⼀个键值对调⽤⼀次map函数.map函数处理输⼊的每⼀⾏. 1.2 ⾃定义map函数,写⾃⼰的逻辑,对输⼊的key,value(把每⼀⾏解析出的key,value)处理,转换成新的key,value输出. 1.3 对输出的key,value进⾏分区.根据业务要求,把map输出的数据分成多个区.. 1.4 对不同分区上的数据,按照key进⾏排序,分组.相同key的value放到⼀个集合中. 1.5 把分组后的数据进⾏归约. 2.reduce任务处理: shuffle:把我们map中的数据分发到reduce中去的⼀个过程,分组还是在map这边的. 2.1 每个reduce会接收各个map中相同分区中的数据.对多个map任务的输出,按照不同的分区通过⽹络copy到不同reduce节点.shuffle实际指的就是这个过程. 2.2 对多个map任务的输出进⾏合并,排序.写reduce函数⾃⼰的逻辑,对输⼊的key,value处理,转换成新的key,value输出. 2.3 把reduce的输出保存到新的⽂件中. TaskTracker节点上如果跑的是map任务,我们的map任务执⾏完之后,就会告诉我们的JobTracker执⾏完毕,把这个数据让我们的reduce来读取.读取的时机是⼀个map执⾏完毕之后让reduce去处理获取数据. JobTracker只做管理和通知,数据只在map和reduce之间流动,准确的说,只会在TaskTracker之间流动. 排序是框架内置的.默认就有.分组不是减少⽹络开销,分组不是合并,只是把相同的key的value放到⼀起,并不会减少数据. 分组是给了同⼀个map中相同key的value见⾯的机会.作⽤是为了在reduce中进⾏处理. map函数仅能处理⼀⾏,两⾏中出现的这个单词是⽆法在⼀个map中处理的.map不能处理位于多⾏中的相同的单词.分组是为了两⾏中的相同的key的value合并到⼀起. 在⾃定义MyMapper类内部定义HashMap处理的是⼀个block,在map⽅法内部定义处理的是⼀⾏. 在hadoop全局中不会有线程问题,因为hadoop起的是进程,不会有并发问题存在. 为什么hadoop不使⽤线程? 线程实际指的是在集中式开发下,通过线程,可以让我们的并发量,处理的吞吐量上升,线程会带来⼀个数据竞争的问题.hadoop中MapReduce是通过分布式多进程来实现⾼吞吐量,在⾥边不会通过线程来解决问题,因为它⾥边已经有很多的服务器,很多的线程了,没有必要使⽤线程.。
mapreduce架构工作原理
mapreduce架构工作原理MapReduce是一种用于大规模数据处理的并行计算模型，由谷歌公司提出，旨在解决海量数据的高效处理和分析问题。
本文将介绍MapReduce架构的工作原理。
一、MapReduce概述MapReduce采用了分而治之的思想，将大规模数据集分割成若干小数据块，并将这些数据块分布在集群中的多个计算节点上。
每个计算节点上有一个或多个Map和Reduce任务运行，通过分布式计算实现数据的并行处理。
二、Map阶段Map阶段是MapReduce任务的第一个阶段，主要负责数据的切割、映射和本地合并。
具体步骤如下：1. 输入数据切割：将输入数据集切割成若干个等大小的数据块，每个数据块称为一个Input Split。
2. Mapper映射：将每个Input Split交给对应的Mapper任务进行处理。
Mapper任务读取Input Split中的数据，根据预定义的映射函数对数据进行处理，生成中间结果。
3. 中间结果本地合并：在Map阶段的最后，每个Mapper任务将生成的中间结果按照键值进行排序和本地合并，减少数据的传输量。
三、Shuffle阶段Shuffle阶段是MapReduce任务的中间阶段，主要负责对Map阶段输出的中间结果进行重新划分和排序，以便进行Reduce操作。
具体步骤如下：1. 分区：将Map阶段输出的中间结果按照预定义的分区函数进行划分，将相同分区键值对应的结果发送到同一个Reduce任务进行处理。
2. 排序：每个Reduce任务接收到来自不同Mapper任务的中间结果后，对这些结果按照键值进行排序，以便进行后续的合并操作。
3. 合并：相同键值对应的中间结果将在Shuffle阶段进行合并，以减少后续Reduce阶段的数据传输量。
四、Reduce阶段Reduce阶段是MapReduce任务的最后一个阶段，主要负责对Shuffle阶段输出的中间结果进行汇总和计算，生成最终的结果。
【原创】MapReduce运行原理和过程
【原创】MapReduce运⾏原理和过程⼀．Map的原理和运⾏流程Map的输⼊数据源是多种多样的，我们使⽤hdfs作为数据源。
⽂件在hdfs上是以block(块，Hdfs上的存储单元)为单位进⾏存储的。
1.分⽚我们将这⼀个个block划分成数据分⽚，即Split（分⽚，逻辑划分，不包含具体数据，只包含这些数据的位置信息）,那么上图中的第⼀个Split则对应两个个⽂件块，第⼆个Split对应⼀个块。
需要注意的是⼀个Split只会包含⼀个File的block,不会跨⽂件。
2. 数据读取和处理当我们把数据块分好的时候，MapReduce(以下简称mr)程序将这些分⽚以key-value的形式读取出来，并且将这些数据交给⽤户⾃定义的Map函数处理。
3.⽤户处理完这些数据后同样以key-value的形式将这些数据写出来交给mr计算框架。
mr框架会对这些数据进⾏划分，此处⽤进⾏表⽰。
不同颜⾊的partition矩形块表⽰为不同的partition，同⼀种颜⾊的partition最后会分配到同⼀个reduce节点上进⾏处理。
Map是如何将这些数据进⾏划分的？默认使⽤Hash算法对key值进⾏Hash,这样既能保证同⼀个key值的数据划分到同⼀个partition中，⼜能保证不同partition的数据梁是⼤致相当的。
总结：1.⼀个map指挥处理⼀个Split2.map处理完的数据会分成不同的partition3.⼀类partition对应⼀个reduce那么⼀个mr程序中 map的数量是由split的数量决定的，reduce的数量是由partiton的数量决定的。
⼆．ShuffleShuffle,翻译成中⽂是混洗。
mr没有排序是没有灵魂的，shuffle是mr中⾮常重要的⼀个过程。
他在Map执⾏完，Reduce执⾏前发⽣。
Map阶段的shuffle数据经过⽤户⾃定的map函数处理完成之后，数据会放⼊内存中的环形缓冲区之内，，他分为两个部分，数据区和索引区。
hadoop用法之mapreduce的应用场景
hadoop⽤法之mapreduce的应⽤场景本节和⼤家⼀起学习⼀下Hadoop，通过它的实际应⽤来向⼤家展⽰它的功能，从⽽使读者更容易了解，希望通过本节的介绍⼤家对Hadoop 有初步的了解。
Hadoop最佳实践1.简介Hadoop是Apache⾃由软件基⾦会资助的顶级项⽬，致⼒于提供基于map-reduce计算模型的⾼效、可靠、⾼扩展性分布式计算平台。
2.Map-Reduce应⽤场景作为⼀种受限的分布式计算模型，Map-Reduce计算模型有其擅长的领域，也有其不擅长的⽅⾯：条款1：map-reduce计算模型适⽤于批处理任务，即在可接受的时间内对整个数据集计算某个特定的查询的结果，该计算模型不适合需要实时反映数据变化状态的计算环境。
条款2：map-reduce计算模型是以“⾏”为处理单位的，⽆法回溯已处理过的“⾏”，故每⾏⽇志都必须是⼀个独⽴的语义单元，⾏与⾏之间不能有语义上的关联。
条款3：相对于传统的关系型数据库管理系统，Map-Reduce计算模型更适合于处理半结构化或⽆结构话的数据。
因为Map-Reduce计算模型是在处理的时候对数据进⾏解释的，这就意味着输⼊的Key和Value可以不是数据本⾝固有的属性，Key、Value 的选择完全取决于分析数据的⼈。
条款4：Map-Reduce是⼀个线性可扩展模型，服务器越多，处理时间越短。
以下是同⼀个任务在不同机器数下获得的测试结果：3.任务调度优化⾸先对⼀些术语进⾏⼀下说明。
Job是⼀组客服端想要完成的⼯作，包括输⼊数据，map-reduce程序以及配置信息，Hadoop通过将Job划分为⼀些task来执⾏，task⼜分为maptask和reducetask。
如何调度Hadoop任务才能充分发挥集群中所有服务器的能⼒呢？条款5：每个Job的输⼊⽂件不宜过⼤，也不宜过⼩。
⽂件过⼤会造成reduce任务分布不均匀，导致reducetime的不可预知性，⽽⼤量的⼩⽂件则会严重影响Hadoop的性能。
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基本原理及应用
MapReduce基本原理及应⽤⼀：MapReduce模型简介 MapReduce将复杂的、运⾏于⼤规模集群上的并⾏计算过程⾼度地抽象到了两个函数：Map和Reduce。
它采⽤“分⽽治之”策略，⼀个存储在分布式⽂件系统中的⼤规模数据集，会被切分成许多独⽴的分⽚（split），这些分⽚可以被多个Map任务并⾏处理 1.Map和Reduce函数Map和Reduce 2.MapReduce体系结构 MapReduce体系结构主要由四个部分组成，分别是：Client、JobTracker、TaskTracker以及Task 1）Client ⽤户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端⽤户可通过Client提供的⼀些接⼝查看作业运⾏状态 2）JobTracker JobTracker负责资源监控和作业调度 JobTracker 监控所有TaskTracker与Job的健康状况，⼀旦发现失败，就将相应的任务转移到其他节点 JobTracker 会跟踪任务的执⾏进度、资源使⽤量等信息，并将这些信息告诉任务调度器（TaskScheduler），⽽调度器会在资源出现空闲时， 选择合适的任务去使⽤这些资源 3）TaskTracker TaskTracker 会周期性地通过“⼼跳”将本节点上资源的使⽤情况和任务的运⾏进度汇报给JobTracker，同时接收JobTracker 发送过来的命令并执⾏相应的操作（如启动新任务、杀死任务等） TaskTracker 使⽤“slot”等量划分本节点上的资源量（CPU、内存等）。
⼀个Task 获取到 ⼀个slot 后才有机会运⾏，⽽Hadoop调度器的作⽤就是将各个TaskTracker上的空闲slot分配给Task使⽤。
slot 分为Map slot 和Reduce slot 两种，分别供MapTask 和Reduce Task 使⽤ 4）Task Task 分为Map Task 和Reduce Task 两种，均由TaskTracker 启动 3.MapReduce⼯作流程 1) ⼯作流程概述不同的Map任务之间不会进⾏通信不同的Reduce任务之间也不会发⽣任何信息交换⽤户不能显式地从⼀台机器向另⼀台机器发送消息所有的数据交换都是通过MapReduce框架⾃⾝去实现的 2) MapReduce各个执⾏阶段 4.MapReduce应⽤程序执⾏过程⼆：WordCount运⾏实例 ⼯作流程是Input从HDFS⾥⾯并⾏读取⽂本中的内容，经过MapReduce模型，最终把分析出来的结果⽤Output封装，持久化到HDFS中 <⼀>WordCount的Map过程 1、使⽤三个Map任务并⾏读取三⾏⽂件中的内容，对读取的单词进⾏map操作，每个单词都以<key, value>形式⽣成 2.Map端源码public class WordMapper extendsMapper<Object, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();public void map(Object key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);while (itr.hasMoreTokens()) {word.set(itr.nextToken().toLowerCase());context.write(word, one);}}} <⼆>、WordCount的Reduce过程 1、Reduce操作是对Map的结果进⾏排序、合并等操作最后得出词频 2、Reduce端源码public class WordReducer extendsReducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {private IntWritable result = new IntWritable();public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {int sum = 0;for (IntWritable val : values) {sum += val.get();}result.set(sum);context.write(key, new IntWritable(sum));}}三：WordCount源码import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;public class WordCount {public static class WordMapper extendsMapper<Object, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();public void map(Object key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);while (itr.hasMoreTokens()) {word.set(itr.nextToken().toLowerCase());context.write(word, one);}}}public static class WordReducer extendsReducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {private IntWritable result = new IntWritable();public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0;for (IntWritable val : values) {sum += val.get();}result.set(sum);context.write(key, new IntWritable(sum));}}public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration conf = new Configuration();String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();if (otherArgs.length != 2) {System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");System.exit(2);}Job job = new Job(conf, "word count");job.setJarByClass(WordCount.class);job.setMapperClass(WordMapper.class);job.setCombinerClass(WordReducer.class);job.setReducerClass(WordReducer.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);}}。
mapreduce数据处理原理
MapReduce数据处理原理一、概述在大数据时代，数据处理变得越来越重要。
MapReduce是一种经典的数据处理模型，它以其高效、可扩展和容错等特点被广泛应用于分布式数据处理。
本文将详细介绍MapReduce的原理，包括其基本概念、流程、组成部分以及实现方式等。
二、MapReduce基本概念MapReduce是一种将大规模数据集并行处理的编程模型。
它由两个阶段组成，即Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段中，原始数据被切分成若干个小数据块，然后通过Map函数进行处理；在Reduce阶段中，Map阶段的输出被分类整理并传递给Reduce函数进行进一步处理。
下面我们将详细介绍MapReduce的基本概念。
2.1 Map函数Map函数是MapReduce的核心部分之一。
它接收一个输入键值对，将其转换为若干个中间键值对。
通常情况下，Map函数的输入是一行文本，输出是零个或多个中间结果。
2.2 Reduce函数Reduce函数是MapReduce的另一个核心部分。
它接收同一个键的多个值，并将它们聚合为一个或多个结果。
Reduce函数的输入是一个键和与该键相关的一个或多个值，输出是最终的结果。
2.3 MapReduce过程MapReduce过程由Map阶段和Reduce阶段组成。
首先，在Map阶段中，原始数据被切分成若干个小数据块，每个小数据块由一个Map任务处理。
然后，Map任务对每个小数据块分别执行Map函数，生成中间键值对。
接着，在Reduce阶段中，中间结果被分类整理，并根据键进行排序。
每个键及其相关的值被传递给一个或多个Reduce任务，Reduce任务通过Reduce函数将多个值聚合为一个或多个结果。
三、MapReduce过程详解3.1 数据划分在MapReduce过程中，原始数据被划分成若干个小数据块，每个小数据块由一个Map任务处理。
数据划分的目的是将原始数据分解成多个小块，使得每个Map任务可以并行处理自己的数据。
Hadoop中的MapReduce处理
Hadoop中的MapReduce处理Hadoop是一种分布式计算工具，被广泛应用于大数据分析和处理。
其中，MapReduce是Hadoop中用于处理大数据集的主要处理框架。
本文将详细介绍Hadoop中的MapReduce处理流程与机制。
一、MapReduce的基本原理MapReduce框架中有两个关键的组件：Map和Reduce。
Map将原始数据切分成一组key-value对，并为每个key-value对生成一个中间值。
这些中间值作为Reduce的输入，然后进行合并处理。
最终，Reduce会生成一个输出集。
Map函数可以将一个数据集按键值对进行划分，这样相同键值的数据可以被处理到同一个Reduce函数。
Reduce函数可以将具有相同键值的中间值进行合并处理，生成一个输出集。
这个输出集将作为下一个Map函数的输入。
MapReduce框架的处理流程包括以下几个步骤：1.输入数据的读取在MapReduce处理过程中，输入数据可以来自HDFS，也可以来自其他数据源。
对于大部分数据，HDFS是最常见的数据源，因此，在MapReduce处理中，HDFS是最常用的输入数据源。
2.Map处理在Map阶段，Map函数会将输入数据按照键值对进行划分，然后将每个键值对作为一个输入。
这个输入可以是文本数据，也可以是二进制数据，可以是大数据，也可以是小数据。
在Map阶段，Map函数会根据输入的数据进行相应的计算，并生成一系列的键值对。
这个键值对可以随后用于Reduce处理。
3.中间数据的分组在Map阶段结束后，会产生大量的键值对。
如果对于某个键值对，存在多个value值，那么这些value值会被合并到一起，作为Reduce处理的输入。
这个合并的过程就是中间数据的分组。
4.Reduce处理在Reduce阶段，Reduce函数会将参数传递进来的中间值进行处理，并生成一个输出值。
这个输出可以是数据，也可以是文件。
在MapReduce中，Reduce函数可以支持多种不同的输出格式，例如文本、XML、二进制等。
hadoop mapreduce原理及操作
hadoop mapreduce原理及操作Hadoop MapReduce是一种分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集。
其原理是将数据分成多个小数据块，并在分布式计算集群上的多个节点上并行处理这些数据块。
MapReduce程序主要由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。
1. Map阶段：在Map阶段，输入数据被分成多个小数据块，然后在每个数据块上执行Map函数。
Map函数接收键值对（key/value）作为输入，并根据指定的映射规则生成新的键值对。
Map函数的输出会按照特定的规则进行分组和排序，然后传输给Reduce任务。
2. Reduce阶段：在Reduce阶段，Map阶段生成的键值对会被传输到Reduce任务进行处理。
Reduce函数接收一组键值对，并根据指定的聚合规则计算出最终的结果。
Reduce任务的主要目的是将Map阶段生成的中间数据整合成最终的结果。
Hadoop MapReduce的操作主要包括以下几个步骤：1. 编写MapReduce程序：根据需求编写Map和Reduce函数，并配置相关参数。
2. 数据输入：将待处理的数据加载到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，以便在MapReduce任务中使用。
3. 启动MapReduce任务：通过提交MapReduce作业（Job）到Hadoop 集群来启动计算任务。
Hadoop框架会自动分配计算资源、调度任务并监控进度。
4. 执行Map阶段：Map阶段在Hadoop集群的各个节点上并行执行，对输入数据进行处理并生成中间结果。
5. 执行Reduce阶段：Reduce阶段在Hadoop集群的主节点上执行，对Map阶段生成的中间结果进行整合和处理，得出最终结果。
6. 输出结果：将最终结果存储到HDFS中，以便后续的分析和处理。
7. 监控和调试：通过Hadoop提供的监控工具（如JMX）来查看任务进度、资源使用情况等，以便对MapReduce程序进行优化和调试。
mapreduce技术特点及适用场景
MapReduce是一种用于处理大规模数据的并行计算程序设计模式。
它由Google公司提出并用于其大规模数据处理系统中，后来被Hadoop等开源项目广泛采用。
MapReduce技术具有很多特点，同时也具有很多适用场景。
一、MapReduce技术特点1. 分布式处理：MapReduce将问题分解成独立的任务，并且在多台计算机上并行处理。
这样可以提高计算速度，适应大规模数据处理。
2. 容错性：MapReduce框架在处理数据时会自动检测错误并进行重新计算，确保计算结果的准确性。
3. 可伸缩性：MapReduce框架可以方便地进行横向扩展，即通过增加计算节点来提高处理能力。
4. 简单易用：MapReduce编程模型相对简单，使用Map和Reduce 两种基本操作就可以完成大部分数据处理任务。
5. 适合非交互式计算：MapReduce适用于一次性大规模数据处理，不适合需要即时交互的应用场景。
6. 适合数据并行计算：MapReduce适用于数据集的并行计算，而不适用于计算量很大但是没有明显的数据并行结构的任务。
7. 适用于高延迟环境：MapReduce框架可以有效地利用网络传输数据，适合在高延迟的环境下进行数据处理。
二、MapReduce适用场景1. 数据挖掘和分析：MapReduce技术适用于大规模的数据挖掘和分析任务，可以方便地处理海量的结构化和非结构化数据。
2. 分布式搜索引擎：MapReduce可以用于构建分布式的搜索引擎，通过并行计算来提高搜索效率。
3. 日志处理和分析：许多互联网公司使用MapReduce来处理大规模的日志数据，以便进行性能监控、用户行为分析等工作。
4. 数据清洗和预处理：大规模数据处理中，往往需要清洗和预处理数据，MapReduce技术可以很好地完成这类任务。
5. 图像处理和识别：MapReduce可以并行处理大规模的图像数据，用于图像特征提取、目标检测等应用。
6. 自然语言处理：对文本数据进行分析和处理时，MapReduce技术可以提高处理速度和效率。
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7
MapReduce的实例—Wordcount
Ø Case 1：整个文件可以加载到内存中； ü sort datafile | uniq -c Ø Case 2：文件太大不能加载到内存中，但 <word, count>可以存放到内存中； Ø Case 3：文件太大无法加载到内存中，且 <word, count>也不行
ü R是Reduce Task数目 ü 允许用户自定义
Ø 很多情况需自定义Partitioner
ü 比如“hash(hostname(URL)) mod R”确保相同域 名的网页交给同一个Reduce Task处理
21
MapReduce编程模型 Ø Map阶段
ü InputFormat（默认TextInputFormat） ü Mapper ü Combiner（local reducer） ü Partitioner
10
MapReduce编程模型—WordCount
Ø Input: 一系列key/value对 Ø 用户提供两个函数实现:
ü map(k,v) à list(k1,v1) ü reduce(k1, list(v1)) à v2
Ø (k1,v1) 是中间key/value结果对 Ø Output：一系列(k2,v2)对
ü 输入数据格式解析：InputFormat ü 输入数据处理：Mapper ü 数据分组：Partitioner
Ø Reduce阶段由一定数量的Reduce Task组成
ü 数据远程拷贝 ü 数据按照key排序 ü 数据处理：Reducer
13 ü 数据输出格式：OutputFormat
⑥
Reduce Task
Container
④ Resource Manager ② Node Manager ③
⑤
MR AppMaster
Client
⑤ ⑤
Client Node Manager
Map Task
Container
⑥
MapReduce概述
MapReduce编程模型
MapReduce基本架构和原理
MapReduce程序设计
MapReduce的实例—Wordcount Ø 场景：有大量文件，里面存储了单词， 且一个单词占一行 Ø 任务：如何统计每个单词出现的次数？ Ø 类似应用场景：
ü 搜索引擎中，统计最流行的K个搜索词； ü 统计搜索词频率，帮助优化搜索词提示
Ø Reduce阶段
ü Reducer ü OutputFormat（默认TextOutputFormat）
22
主要内容
1 2 3 4
MapReduce概述
MapReduce编程模型
MapReduce基本架构和原理
MapReduce程序设计
MapReduce 1.0架构
24
MapReduce 1.0（分布式计算框架）
ü 功能类似于 1.0中的JobTracker，但不负责资源管理； ü 功能包括：任务划分、资源申请并将之二次分配个Map Task和Reduce Task、任务状态监控和容错。
28
MapReduce 2.0运行流程
Map Task
Container
Client
Node Manager ①
11
MapReduce编程模型—WordCount
map(key, value): // key: document name; value: text of document for each word w in value: emit(w, 1) reduce(key, values): // key: a word; values: an iterator over counts result = 0 for each count v in values: result += v emit(key,result)
MR MR App App Mstr Mstr Container
27
MapReduce 2.0架构 Ø Client
ü 与MapReduce 1.0的Client类似，用户通过Client与YARN 交互，提交MapReduce作业，查询作业运行状态，管理作 业等。
Ø MRAppMaster
29
MapReduce 2.0容错性 Ø MRAppMaster容错性
ü 一旦运行失败，由YARN的ResourceManager负责重新启 动，最多重启次数可由用户设置，默认是2次。一旦超过 最高重启次数，则作业运行失败。
Ø Map Task/Reduce Task
ü Task周期性向MRAppMaster汇报心跳； ü 一旦Task挂掉，则MRAppMaster将为之重新申请资源， 并运行之。最多重新运行次数可由用户设置，默认4次。
ü 处理跨行问题
Ø 将分片数据解析成key/value对
ü 默认实现是TextInputFormat
Ø TextInputFormat
ü Key是行在文件中的偏移量，value是行内容 ü 若行被截断，则读取下一个block的前几个字符
16
MapReduce编程模型—Split与Block Ø Block
Ø MapReduce特点
ü 易于编程 ü 良好的扩展性 ü 高容错性 ü 适合PB级以上海量数据的离线处理
4
MapReduce的特色—不擅长的方面 Ø 实时计算
Edited by Foxit Reader Copyright(C) by Foxit Software Company,2005-2008 For Evaluation Only.
30
MapReduce计算框架—数据本地性
机架间带宽为2-10Gbps Switch 同一个机架 内任意两个 节点间共享 1Gbps带宽
Resource Scheduler
2 3,8 Node Manager 6 Map Map Task Task Container 7 2 5 5 4 Node Manager Container 6 Reduce Reduce Task Task 7 7 6 Container Map Map Task Task
12
MapReduce编程模型
Edited by Foxit Reader Copyright(C) by Foxit Software Company,2005-2008 For Evaluation Only.
Ø MapReduce将作业的整个运行过程分为两个阶段： Map阶段和Reduce阶段 Ø Map阶段由一定数量的Map Task组成
ü 像MySQL一样，在毫秒级或者秒级内返回结果
Ø 流式计算
ü MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化 ü MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静 态的
Ø DAG计算
ü 多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的 输入为前一个的输出
5
主要内容
1 2 3 4
26
MapReduce 2.0架构
ResourceManager Client Client 1 Applications Manager
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MapReduce编程模型—内部逻辑
HDFS Split 0
Read (Inputformat)
Split 1
Read (Inputformat)
Split 2
Read (Inputformat)
Split 3
Read (Inputformat)
Mapper
Map Task
Mapper c 1 c 1
18
MapReduce编程模型—Combiner
19
MapReduce编程模型—Combiner Ø Combiner可做看local reducer
ü 合并相同的key对应的value（wordcount例子） ü 通常与Reducer逻辑一样
Ø 好处
ü 减少Map Task输出数据量（磁盘IO） ü 减少Reduce-Map网络传输数据量(网络IO)
ü HDFS中最小的数据存储单位 ü 默认是64MB
Ø Spit
ü MapReduce中最小的计算单元 ü 默认与Block一一对应
Ø Block与Split
ü Split与Block是对应关系是任意的，可由用户控制
17
MapReduce编程模型—InputFormat
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Shuffle & Sort c 1 c 1 Reducer
Write (Outputformat)
a
Write (Outputformat)
a 1
b 1
c 1
Reduce 阶段
Reducer
HDFS 14
Part-0
Part-1
Part-2
MapReduce编程模型—外部物理结构
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MapReduce编程模型—InputFormat Ø 文件分片（InputSplit）方法
25
MapReduce 1.0（分布式计算框架）
Map Task
• Map引擎 • 解析每条数据记录，传递给
用户编写的map() • 将map()输出数据写入本地 磁盘（如果是map-only作业， 则直接写入HDFS）