【mapreduce】工作原理

MapReduce是一种分布式计算模型,最初由Google提出并广泛应用于大数据处理领域。其核心思想是将大规模数据集分成小块,在多台机器上并行处理,并最终汇总结果。以下是MapReduce的工作原理:

工作流程

输入分片

将待处理的大规模数据集按照一定的规则划分为若干个小的数据块(称为"分片"),每个分片可以分配到集群的不同节点。

Map阶段

每个分片会被交给一个Mapper任务进行处理。

Mapper会接收键值对作为输入(通常是文件中的每一行内容),并对每一条记录调用用户自定义的map()函数,生成一系列中间键值对 (key, value)。

Shuffle阶段

中间键值对会被按key排序,并通过哈希分区机制分布到各个Reducer节点。

同一key的所有value都会被发送到同一个Reducer中。

Reduce阶段

Reducer接收到所有属于特定key的value列表后,会对它们应用用户定义的reduce()函数,进一步合并、统计或转换这些值。

最终输出的结果通常保存在一个目标存储系统中。

输出写入

Reduce完成后,结果被写入磁盘或其他持久化存储介质,供后续分析使用。

相关推荐
嘟嘟嘟嘟嘟嘟嘟.1 天前
MapReduce的工作原理
大数据·mapreduce
只因只因爆2 天前
mapreduce的工作原理
大数据·linux·hadoop·mapreduce
小李独爱秋2 天前
深入解析MapReduce工作流程:从核心原理到实战优化
大数据·mapreduce
砸吧砸吧18 天前
#mapreduce打包#maven:could not resolve dependencies for project
java·大数据·maven·mapreduce
2302_7995257424 天前
【Hadoop】如何理解MapReduce?
数据库·hadoop·mapreduce
乙卯年QAQ1 个月前
【Hadoop】Hadoop的MapReduce
大数据·hadoop·mapreduce
Dragon--Z1 个月前
MapReduce 深度解析:原理与案例实战
大数据·mapreduce
Dragon--Z1 个月前
本地YARN集群部署
大数据·hdfs·mapreduce·yarn
跳跳的向阳花1 个月前
05、Hadoop3.x从入门到放弃,第五章:MapReduce基本概念与操作
大数据·wpf·mapreduce