【Hadoop】如何理解MapReduce?

MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它的核心思想是将复杂的计算任务分解为两个简单的阶段:Map(映射)Reduce(归约)。通过这种方式,MapReduce 可以高效地并行处理海量数据。

一.MapReduce 的核心概念

1.Map(映射)

  • 将输入数据分割成小块,并对每个小块进行初步处理。
  • 输出键值对(key-value pairs),例如 <单词, 出现次数>

2.Shuffle 和 Sort(洗牌和排序)

  • 将 Map 阶段的输出按照键(key)进行排序和分组。
  • 确保相同键的数据被发送到同一个 Reduce 任务。

3.Reduce(归约)

  • 对 Map 阶段的输出进行汇总和计算。
  • 生成最终的结果,例如每个单词的总出现次数。

二.MapReduce特点

  • 编程模型简单:用户只需编写 Map 和 Reduce 两个函数,框架负责任务调度、数据分发和故障恢复。

  • 横向扩展:MapReduce 可以在数千台机器上运行,处理 PB 级甚至 EB 级数据。可以根据需求动态增加或减少集群规模。

  • **高容错性:**如果某个任务失败,MapReduce 会自动重新调度该任务,确保计算任务的完成。

  • 大规模数据处理:MapReduce 特别适合处理离线批处理任务,如日志分析、数据挖掘等。

  • 高吞吐量:通过并行计算,MapReduce 可以高效地处理大规模数据。

三.MapReduce缺点

  • **不适合实时计算:**MapReduce 的设计目标是批处理,不适合实时或低延迟的场景。
  • 流处理能力有限:虽然可以通过工具(如 Spark Streaming)实现流处理,但原生 MapReduce 的流处理能力较弱。
相关推荐
FJW02081420 分钟前
关系型数据库大王Mysql——DML语句操作示例
数据库·mysql
禁默30 分钟前
基于金仓KFS工具,破解多数据并存,浙人医改造实战医疗信创
数据库·人工智能·金仓数据库
pen-ai1 小时前
【数据工程】15. Stream Query Processing
数据库
it码喽1 小时前
Redis存储经纬度信息
数据库
小马哥编程2 小时前
【软件架构】数据库系统与缓存设计:五种缓存一致性方案
数据库·缓存
DemonAvenger2 小时前
Redis持久化策略对比:RDB与AOF的最佳实践与场景选择
数据库·redis·性能优化
新手小白*2 小时前
Redis Sentinel哨兵集群
数据库·redis·sentinel
一 乐2 小时前
商城推荐系统|基于SprinBoot+vue的商城推荐系统(源码+数据库+文档)
前端·数据库·vue.js·spring boot·后端·商城推荐系统
蒋星熠3 小时前
分布式计算深度解析:从理论到实践的技术探索
分布式·机器学习·spark·自动化·云计算·边缘计算·mapreduce
羑悻的小杀马特3 小时前
从零搭建群晖私有影音库:NasTool自动化追剧全流程拆解与远程访问协议优化实践
运维·数据库·自动化