MapReduce 的工作原理

MapReduce 是一种分布式计算框架,用于处理和生成大规模数据集。它将任务分为两个主要阶段:Map 阶段和 Reduce 阶段。开发人员可以使用存储在 HDFS 中的数据,编写 Hadoop 的 MapReduce 任务,从而实现并行处理1。

MapReduce 的工作原理

Map 阶段: 输入:Map 阶段接收输入数据,通常是键值对(key-value pairs)。 处理:Map 函数对输入数据进行处理,生成中间结果。 输出:Map 函数的输出是新的键值对,这些中间结果将传递给 Reduce 阶段。

Shuffle 阶段: 分区:将 Map 阶段的输出数据进行分区,每个分区对应一个 Reduce 任务。 排序:对每个分区内的数据按键进行排序。 合并:将相同键的值合并在一起,准备传递给 Reduce 阶段。

Reduce 阶段: 输入:Reduce 阶段接收 Shuffle 阶段处理后的数据。 处理:Reduce 函数对相同键的值进行合并计算,生成最终结果。 输出:Reduce 函数的输出是最终结果,通常存储在 HDFS 中。

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