MapReduce
简述mapreduce的工作流程
简述mapreduce的工作流程
MapReduce是一种分布式数据处理模型，它由Google提出，用于处理海量的数据。
它由map和reduce两个阶段组成，是一种函数式编程模型。
MapReduce的工作流程如下：
1. Map阶段：
该阶段是分割数据的过程，它将大量的数据分隔成小块，并将每个数据块分发到不同的机器上进行处理；
2. Reduce阶段：
该阶段是合并数据的过程，它将map阶段产生的数据块组织成一个完整的结果。
3. JobTracker：
该阶段是调度map和reduce阶段的阶段。
它将map和reduce阶段按照用户给定的参数调度到不同的机器上执行。
4. TaskTracker：
该阶段是运行map和reduce阶段的阶段，它根据jobtracker调度的参数，在不同的机器上执行map和reduce阶段的任务。
5. HDFS：
HDFS是运行mapreduce任务所必须的Hadoop分布式文件系统，它可以把大量的数据存储在不同的机器上，以便mapreduce能更有效地处理数据。
6. Output：
mapreduce最后的输出是由reduce阶段产生的，它是mapreduce 处理的最终结果。
mapreduce基础编程
mapreduce基础编程MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和软件框架。
它可以将大数据集分成多个小数据集，并通过多个计算节点并行处理，最后汇总处理结果。
MapReduce将数据处理过程分成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段中，数据被分成多个小数据集，每个小数据集上运行相同的计算任务，然后产生中间结果。
在Reduce阶段中，中间结果被合并，最终产生处理结果。
MapReduce的基础编程模型可以分为以下几个步骤：1. 输入数据的读取：输入数据可以来自于Hadoop Distributed File System (HDFS)、本地文件系统或其他数据源。
2. Map阶段的编写：开发者需要编写Map函数，该函数将输入数据切分成多个小数据集，并在每个小数据集上运行相同的计算任务，生成中间结果。
Map函数的输出通常是一个键值对（key-value pair），其中键表示中间结果的类型，值表示中间结果的值。
3. Reduce阶段的编写：开发者需要编写Reduce函数，该函数将中间结果根据键值进行合并，生成最终的处理结果。
Reduce函数的输出通常是一个键值对（key-value pair），其中键表示最终处理结果的类型，值表示最终处理结果的值。
4. 输出数据的写入：最终处理结果可以写入到HDFS或其他数据源中。
MapReduce程序的开发需要掌握Java或其他编程语言。
除了基础编程模型外，还需要了解MapReduce的一些高级编程技术，如Combiner、Partitioner、InputFormat、OutputFormat等。
通过这些技术，可以进一步提高MapReduce程序的性能和可扩展性。
总之，MapReduce是一种强大的大数据处理工具，掌握基础编程模型是进行大数据分析和处理的必要条件。
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。
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
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的设计理念
mapreduce的设计理念MapReduce是一种分布式计算框架，它的设计理念是将大规模数据处理任务分解成多个小任务，然后在分布式计算节点上并行执行这些小任务，最后将结果合并起来得到最终的结果。
MapReduce的设计理念主要包括以下几个方面：1. 数据分片MapReduce将大规模数据处理任务分解成多个小任务，每个小任务处理一部分数据。
为了实现这个目标，MapReduce将输入数据分成若干个数据块，每个数据块的大小通常为64MB或128MB。
然后，MapReduce将每个数据块分成若干个数据片，每个数据片的大小通常为64KB或128KB。
每个数据片都会被分配给一个Map任务进行处理。
2. 映射函数MapReduce中的Map任务是并行执行的，每个Map任务都会读取一个数据片，并对其中的每个记录应用一个映射函数。
映射函数将输入记录转换成一组键值对，其中键表示记录的某个属性，值表示该属性对应的计数或其他信息。
映射函数的输出会被分组，相同键的值会被合并起来，形成一个键值对列表。
3. 分组函数MapReduce中的分组函数将相同键的值合并起来，形成一个键值对列表。
分组函数通常是一个简单的哈希函数，它将键映射到一个桶中，每个桶包含相同键的所有值。
分组函数的输出会被传递给Reduce任务进行处理。
4. 归约函数MapReduce中的Reduce任务是并行执行的，每个Reduce任务都会处理一个或多个桶中的键值对列表。
Reduce任务的输入是一个键和一个值的列表，其中键表示记录的某个属性，值表示该属性对应的计数或其他信息。
Reduce任务的输出是一个键和一个值，其中键表示记录的某个属性，值表示该属性对应的计数或其他信息。
归约函数通常是一个简单的计数函数，它将相同键的值相加，得到该键对应的总计数。
5. 任务调度MapReduce中的任务调度器负责将Map任务和Reduce任务分配给计算节点执行。
任务调度器会根据计算节点的负载情况和网络带宽等因素，动态调整任务的分配策略，以最大化系统的吞吐量和响应速度。
mapreduce的map阶段和reduce阶段
mapreduce的map阶段和reduce阶段MapReduce是一个用于大数据处理的计算模型和编程框架，最初由Google公司开发并推出。
MapReduce的基本思想是利用并行计算和分布式存储的特点，将大规模的数据集分成若干个小部分，通过Map 函数将这些小部分独立地处理成一系列键值对，并通过Reduce函数合并这些键值对，形成最终的结果。
在MapReduce中，每个Map任务和Reduce任务都是独立的计算单元，可以在分布式计算集群中并行地执行，从而以极高的性能和可伸缩性处理海量数据。
MapReduce的Map阶段和Reduce阶段是这个计算模型的核心，下面分别进行详细的解释。
1. Map阶段在MapReduce中，Map阶段的主要作用是将原始数据抽象为一系列键值对，并输出到Reduce阶段进行处理。
在具体的实现中，Map函数会将输入的数据映射到一组中间结果中，并将这些结果输出到Reduce函数中处理。
Map函数的输入和输出都是键值对形式的数据，其中输入通常是一条记录，输出通常是若干个键值对。
Map函数的实现通常是通过编写一个Map任务，并将这个任务分发到MapReduce框架的计算节点中执行。
在Map任务中，会对每条输入数据进行处理，将它分解成若干个键值对，并输出到Reduce函数进行处理。
在具体的实现中，Map任务的输入可以来源于分布式文件系统中的一个或多个数据块，输出可以保存到分布式文件系统中的一个或多个文件中。
2. Reduce阶段在MapReduce中，Reduce阶段的主要作用是将Map阶段输出的中间结果进行合并，并输出最终的计算结果。
在具体的实现中，Reduce 函数会接收Map阶段输出的一组键值对，并将它们分组处理成一组新的键值对，形成最终的输出结果。
Reduce函数的实现通常是通过编写一个Reduce任务，并将这个任务分发到MapReduce框架的计算节点中执行。
在Reduce任务中，会对所有输入数据进行汇总和合并处理，并输出最终的结果。
简述mapreduce计算的主要流程
简述mapreduce计算的主要流程
MapReduce计算是一种分布式计算模型，其主要流程可以简述为以下几个步骤：
1. 输入分片：将输入数据分成若干个小块进行处理，每个小块称为一个输入分片。
2. Map阶段：将每个输入分片分配给一个或多个Map任务进行处理。
每个Map任务读取一个输入分片，并将其转换为一系列<key, value>对。
这些<key, value>对称为Map输出。
3. Shuffle阶段：将Map输出按照key值进行排序，将具有相同key值的<key, value>对分组在一起，并将它们发送给同一个Reduce任务进行处理。
这个过程称为shuffle。
4. Reduce阶段：将每个Reduce任务处理的<key, value>对按照一定的规则进行合并（如求和、求平均值等），并输出结果。
5. 输出合并：将所有Reduce任务的输出结果合并成一个最终的输出结果，并将其存储到输出文件中。
以上就是MapReduce计算的主要流程，其中Map阶段、Shuffle 阶段和Reduce阶段是整个计算过程中最关键的三个阶段，它们的正确性和效率对整个计算的性能影响非常大。
- 1 -。
mapreduce编程模型的原理
mapreduce编程模型的原理MapReduce编程模型是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。
它的原理是将数据集划分成小的数据块，然后并行地在集群的多个节点上执行Map和Reduce操作，最终将结果合并起来形成最终结果。
MapReduce编程模型的主要原理可以归纳为以下几个方面：1. 数据划分MapReduce会将大规模数据集划分为小的数据块，每个数据块通常在64MB到1GB之间。
将数据划分为小的数据块可以方便地并行处理，也可以减少网络传输的数据量。
2. Map操作Map操作是MapReduce中的第一步。
Map操作会对数据块中的每个数据进行处理，其中Map会将每个数据转化为一个中间键-值对（key-value），key表示数据属性，value表示值。
Map操作通常包括以下步骤：（1）输入：从输入数据中读取数据块（2）映射：将输入数据转换为中间键-值对（3）缓存：将处理后的中间键-值对缓存在内存中3. Shuffle操作Shuffle操作是MapReduce中的第二步，Shuffle操作会将Map操作生成的中间键-值对重新组合，并按照key值将它们分组。
Shuffle操作通常包括以下步骤：（1）数据的拷贝：将Map输出的中间键-值对按照key值拷贝到Reduce操作的计算节点上（2）数据的排序：按照key值对中间键-值对进行排序，便于Reduce操作的处理（3）数据的分区：将排序后的中间键-值对分成多个分区，每个分区包含相同key值的中间键-值对4. Reduce操作Reduce操作是MapReduce中的第三步。
在Reduce操作中，Map操作生成的中间键-值对被分成多个分区，每个分区都包含相同key值的键值对。
在Reduce操作中，对每个分区中的中间键-值对进行处理，并生成一个输出结果。
Reduce操作通常包括以下步骤：（1）输入：从Map操作的输出获取中间键-值对分组信息（2）缓存：将Map操作输出的中间键-值对缓存到内存中（3）分组：将缓存中的中间键-值对按照key值分组（4）Reduce：对每个分组中的中间键-值对进行Reduce操作，并将结果输出5. 在Master节点上进行控制和协调MapReduce编程模型中，由Master节点来进行任务的分配、管理和协调。
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。
简述mapreduce编程组件
简述mapreduce编程组件MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和软件框架。
在MapReduce中，数据被分成小块并在多个计算机上并行处理。
MapReduce编程组件包括以下几个部分：1. Map函数：Map函数是MapReduce编程模型的核心部分。
它的作用是将输入的数据集分成小的数据块，并将这些数据块分配给不同的计算机节点进行处理。
每个计算机节点都会执行一次Map函数，并输出键值对<key, value>。
2. Reduce函数：Reduce函数是MapReduce编程模型的另一个核心部分。
它的作用是将Map函数输出的所有键值对按照键进行分组，并对每组键值对进行归约。
Reduce函数的输出结果可以是一个单独的值，也可以是一个集合。
3. Combiner函数：Combiner函数是可选的组件，它的作用是对Map函数输出的键值对进行局部归约。
Combiner函数可以减少MapReduce作业中数据的传输量，从而提高作业的性能。
4. Partitioner函数：Partitioner函数是可选的组件，它的作用是将Reduce函数的输出结果根据键进行分区。
Partitioner函数可以让Reduce函数在不同的计算机节点上并行执行，从而提高作业的性能。
5. InputFormat类：InputFormat类是MapReduce编程模型中用于读取输入数据的类。
InputFormat类可以读取各种数据源，例如文本文件、序列化文件、数据库等。
6. OutputFormat类：OutputFormat类是MapReduce编程模型中用于写入输出数据的类。
OutputFormat类可以将输出数据写入各种数据源，例如文本文件、序列化文件、数据库等。
总之，MapReduce编程组件是一系列相互关联的组件，它们协同工作来处理大规模数据集。
这个编程模型的目标是将数据划分为小块，并在多个计算机上并行处理，从而提高处理效率。
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。
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。
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其他示例
倒排索引 map函数分析每个文档,然后产生一个(词,文档 号)对的序列.reduce函数接受一个给定词的所 有对,排序相应的文档IDs,并且产生一个(词,文 档ID列表)对.所有的输出对集形成一个简单的 倒排索引 分布式排序 map函数从每个记录提取key,并且产生一个 (key,record)对.reduce函数不改变任何的对.
虚拟化与云计算
天津大学软件学院
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其他示例
分布式检索 map函数挑选出满足特定模式的行，并将其组 装成元组输出。 reduce函数是一个简单的确认函数，它完成的 工作仅仅是将中间元组拷贝到输出中。 计算URL访问频率 map函数处理web网页的访问日志，并输出 <URL,1>。 reduce函数将每个URL的访问次数加起来，输 出<URL,total count>
虚拟化与云计算
天津大学软件学院
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map
将数据源中的记录（文本中的行、数据库中条目 等）作为map函数中的key*value对 例如（filename, line） map()将生成一个或多个中间结果，以及与 input相对应的一个output key
虚拟化与云计算
天津大学软件学院
10
reduce
天津大学软件学院
14
Shuffle 和 Sort
当Map 开始产生输出时，并不是简单的把数据写到磁盘，因为频繁 的磁盘操作会导致性能严重下降。它的处理过程更复杂，数据首先是 写到内存中的一个缓冲区，并进行预排序，以提升效率。
虚拟化与云计算
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Combiner
虚拟化与云计算
天津大学软件学院
虚拟化与云计算 天津大学软件学院 2
简单的问题，计算并不简单！
计算问题简单，但求解困难 待处理数据量巨大（PB级），只有分布在 成百上千个节点上并行计算才能在可接受 的时间内完成 如何进行并行分布式计算？ 如何分发待处理数据？ 如何处理分布式计算中的错误？
虚拟化与云计算
天津大学软件学院
final key 1 values
final key 2 values
final key 3 values
虚拟化与云计算
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任务执行过程
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文件存储位置
源文件：GFS Map处理结果：本地存储 Reduce处理结果：GFS 日志：GFS
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Master故障
定期写入检查点数据 从检查点恢复
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MapReduce的优化
任务备份机制 慢的workers 会严重地拖延整个执行完成的时间
• 由于其他的任务占用了资源 • 磁盘损坏
解决方案：推测性的执行（Speculative execution） 在即将完成时，备份任务 多个worker同时进行相同的任务 任何一个完成均可 可以十分显著地提高执行效率
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MapReduce的优化
跳过有问题的记录
一些特定的输入数据常导致Map/Reduce无法运行 调试或者修改 在每个worker里运行一个信号处理程序，捕获map或 reduce任务崩溃时发出的信号，一旦捕获，就会向 master报告，同时报告输入记录的编号信息。如果 master看到一条记录有两次崩溃信息，那么就会对该 记录进行标记，下次运行的时候，跳过该记录
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MapReduce示例：单词计数
使用MapReduce求解该问题 Step 4:通过Reduce操作生成最后结果
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MapReduce示例：单词计数
使用MapReduce求解该问题 定义Map和Reduce函数
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");
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MapReduce特性
MapReduce程序是设计用来并行计算大规模海量数据 的，这需要把工作流分划到大量的机器上去，如果组件 (component)之间可以任意的共享数据，那这个模型 就无法扩展到大规模集群上去（数百或数千个节点），用 来保持节点间数据的同步而产生的通信开销会使得系统在 大规模集群上变得不可靠和效率低下 所有在MapReduce上的数据元素都是不可变的，这就 意味着它们不能够被更新。如果在一个mapping任务中 你改变了一个输入键值对，它并不会反馈到输入文件；节 点间的通信只在产生新的输出键值对 ((key,value)pairs)时发生，Hadoop系统会把这些 输出传到下一个执行阶段。
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Combiner
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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
用户只需要实现两个函数接口： map(in_key, in_value) -> (out_key, intermediate_value list) reduce(out_key, intermediate_value list) ->out_value list 输入的key和value的类型和输出的类型可以 是不同的
(key 2, values...)
(key 3, values...)
== Barrier == : Aggregates intermediate values by output key key 1, intermediate values reduce key 2, intermediate values reduce key 3, intermediate values reduce
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MapReduce
mapping和reducing函 数接收数值（键，值）对 mapper可能把一个输入 map为0个，1个或100 个输出 reducer可能计算超过一 个的输入列表并生成一个 或多个不同的输出
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MapReduce编程模型
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MapReduce的并行执行
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MapRster 周期性的ping每个worker。如果master在一个 确定的时间段内没有收到worker返回的信息，那么它 将把这个worker标记成失效 重新执行该节点上已经执行或尚未执行的Map任务 重新执行该节点上未完成的Reduce任务，已完成的不 再执行
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MapReduce示例：单词计数
使用MapReduce求解该问题 Step 2:在分割之后的每一对<key,value>进行 用户定义的Map进行处理，再生成新的 <key,value>对
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MapReduce示例：单词计数
使用MapReduce求解该问题 Step 3:对输出的结果集归拢、排序(系统自动完 成）
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MapReduce的优化
本地处理
Master 调度策略: • 向GFS询问获得输入文件blocks副本的位置信息 • Map tasks 的输入数据通常按 64MB来划分 (GFS block 大小) • 按照blocks所在的机器或机器所在机架的范围进行 调度 效果 • 绝大部分机器从本地读取文件作为输入，节省大量 带宽
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 每一个output key通常只有一个final value reduce()个数可以为0个或多个
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));
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Input key*value pairs
Input key*value pairs
...
map
Data store 1 Data store n
map
(key 1, values...)
(key 2, values...)
(key 3, values...)
(key 1, values...)
3
MapReduce：大规模数据处理
处理海量数据（>1TB） 上百/上千 CPU 实现并行处理 简单地实现以上目的