MapReduce面试重点

文章目录

  • [1. 简述MapReduce整个流程](#1. 简述MapReduce整个流程)

1. 简述MapReduce整个流程

  • 数据划分(Input Splitting):开始时,输入数据被分割成逻辑上的小块,每个块被称为Input Split。

  • 映射(Map):每个Input Split 由一个或多个Map任务处理,这些任务通过映射函数(Map函数)将数据处理成中间键值对。

  • 合并(Shuffle and Sort):中间键值对被分发到不同节点,以便相同键的值能被发送到同一个Reduce任务,同时对键进行排序,确保相同的键在Reduce阶段按顺序到达。

  • 归约(Reduce):Reduce任务接收来自Map阶段的中间键值对,并根据归约函数(Reduce函数)将它们合并成更小的一组值。

  • 输出(Output):Reduce阶段生成的结果被写入输出目标,如文件系统中的文件或数据库中的表格,作为MapReduce过程的最终结果。

相关推荐
Light605 小时前
点燃变革:领码SPARK融合平台如何重塑OA,开启企业智慧协同新纪元?
大数据·分布式·spark
Guheyunyi6 小时前
智慧消防管理系统如何重塑安全未来
大数据·运维·服务器·人工智能·安全
写代码的【黑咖啡】6 小时前
如何在大数据数仓中搭建数据集市
大数据·分布式·spark
华清远见成都中心7 小时前
成都理工大学&华清远见成都中心实训,助力电商人才培养
大数据·人工智能·嵌入式
梦里不知身是客118 小时前
flume防止数据丢失的方法
大数据·flume
鹏说大数据9 小时前
数据治理项目实战系列6-数据治理架构设计实战,流程 + 工具双架构拆解
大数据·数据库·架构
AI逐月11 小时前
Git 彻底清除历史记录
大数据·git·elasticsearch
天远API11 小时前
Java后端进阶:处理多数据源聚合API —— 以天远小微企业报告为例
大数据·api
希艾席帝恩12 小时前
数字孪生如何重塑现代制造体系?
大数据·人工智能·数字孪生·数据可视化·数字化转型
武汉海翎光电12 小时前
从数据采集到智能决策:船舶传感器的技术跃迁之路
大数据·人工智能