MapReduce工作原理及执行流程

最新推荐文章于 2025-03-31 20:08:12 发布
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本文深入解析了MapReduce的工作原理，通过图文并茂的方式详细介绍了其核心概念与流程，包括Map阶段、Shuffle过程及Reduce阶段的具体实现细节。
走向云计算之MapReduce原理和运行流程详解
想作会飞的鱼的博客
06-13 5785
一、概述MapReduce的设计理念源自于Google的MapReduce论文（发表于2004年12月），Hadoop MapReduce是Google MapReduce克隆版。MapReduce采用”分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总”。Map
MapReduce工作原理与工作流程
weixin_43829117的博客
01-03 3562
文章目录一、背景二、工作原理和流程2.1 核心函数Map & Reduce2.2 流程2.3 任务调配2.4 容灾问题Worker FailureMaster Failure确定性2.5 效率提升CombinerReaderstraggler本地调试状态监控 一、背景 在大型网站系统，尤其是搜索网站中，系统常常需要处理海量数据，譬如在我关于搜索引擎的博客中提到的倒排索引，TF-IDF矩阵，PageRank ，数据的量级通常是TB甚至PB级别的，单机无法在短时间完成任务。 博客传送门 搜索引擎（一
hadoop学习笔记（十）：MapReduce工作原理（重点）
weixin_30603633的博客
04-27 784
一、MapReduce完整运行流程 解析： 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计算划分信息。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（m...
mapreduce工作原理
weixin_30709635的博客
12-17 238
　　MapReduce模型主要包含Mapper类和Reducer类两个抽象类。Mapper类主要负责对数据的分析处理，最终转化为key-value数据对；Reducer类主要获取key-value数据对，然后处理统计，得到结果。MapReduce实现了存储的均衡，但没有实现计算的均衡。 一. MapReduce框架组成 MapReduce主要包括JobClient、JobTracker、T...
Hadoop学习笔记（5）———Mapreduce工作原理
DPC27149的专栏
04-10 2586
Hadoop学习笔记（5）————Mapreduce工作原理  一个MapReduce作业在hadoop上运行的整个过程可以分为4个实体： （1）、客户端，提交MapReduce作业； 在客户端上使用runJob()方法来新建JobClient实例和调用它的submitJob()方法。提交作业后，runJob将每秒轮询作业的进度，如果发现与上一个记录不同，便把报告显示到控制台。作业完成后，如
MapReduce 原理及其工作流程
似水流年
09-01 1870
一   MapReduce优点 (1)为什么用MapReduce是Hadoop计算框架?? 数据分片和移动计算 MapReduce采用计算移动到数据端方式, 此方式极大提高数据的运算效率 (2)为什么要用将计算移动到数据端? 一般计算数据方式从数据源获取数据,将计算结果返还给数据源, 当计算大量数据时,这种方式存在很大弊端,在获取数据时,由于 受到带宽限制,
MapReduce工作原理及流程
Hacker_Wind的博客
01-27 1371
一、MapReduce工作原理 作业执行涉及4个独立的实体 1、客户端，用来提交MapReduce作业 2、JobTracker，用来协调作业的运行 3、TaskTracker，用来处理作业划分后的任务 4、HDFS，用来在其它实体间共享作业文件 首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job， 接下来就是提交job了，提交jo
MapReduce工作流原理与流程解析
最新发布
06-29
本文介绍MapReduce工作流，其是Hadoop生态系统中处理大数据的机制，能按特定依赖顺序依次执行多个MapReduce作业（MR作业），完成复杂计算任务。这些作业依赖关系常形成有向无环图（DAG），节点是作业，边表前后作业...
MapReduce底层原理和执行流程经典讲解【小二讲堂】
Mirror_w的博客
04-20 2417
本片博客是小二精心所得，评论席可与小二探讨!!! 小二讲堂：https://blog.youkuaiyun.com/Mirror_w MapReduce的原语“相同的key为一组，调用一次reduce,方法内迭代这组数据并进行计算” 一、MapReduce MapReduce可以集群中可靠地、容错地、并行处理、TB级别的数据。 mapreduce分布式计算框架，分为map阶段和reduce阶段，map端又分为...
MapReduce的原理和执行流程
leanaoo的博客
10-18 4599
概览 1.MapReduce简介 2.MapReduce的原理和执行流程 3.测试MapReduce 4.Java代码实现 MapReduce简介 MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。 MapReduce是一种并行可扩...
Mapreduce工作原理
whisky丶的博客
08-14 398
作业执行涉及4个独立的实体 客户端，用来提交MapReduce作业 JobTracker，用来协调作业的运行 TaskTracker，用来处理作业划分后的任务 HDFS，用来在其它实体间共享作业文件 首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job， 接下来就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，这个时
mapreduce的工作原理
2301_81748087的博客
03-31 1089
虽然新框架（如 Spark）在性能上更优，但 MapReduce 仍是 Hadoop 生态的核心组件，理解其原理对学习大数据技术至关重要。的思想，将大数据任务分解为多个小任务，并行处理后再合并结果。如果某个 Task 执行过慢，集群会启动相同任务的备份，取最先完成的结果。：在 Reduce 阶段前，数据按键排序，便于归约处理。在 Map 阶段后，先对本地数据进行聚合，减少网络传输。：处理输入数据，生成键值对（Key-Value）。：合并 Map 阶段的输出，生成最终结果。读取输入分片，逐行处理数据，生成。
Mapreduce的工作原理
happy19870612's blog
11-18 642
1YarnChild 调用MapTask#run方法   2在执行MapTask的时候，会产生一个Mapper实例，然后调用其run方法，run方法又会调用map方法。   3map方法会初始化一些操作，然后从Context判断是否存在下一个key-value文本键值对，其本质是根据RecordReader#nextKeyValue读取的，如果存在则取出这个key和value传入到map方
MapReduce 工作原理
m0_72168501的博客
12-13 4685
MapReduce的工作原理
MapReduce的工作原理
稻草人技术博客
03-19 3443
我们知道MapReduce诞生与搜索邻域，主要解决的是海量数据处理扩展性差的问题。 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的。每次一个步骤方法会产生一个状态，这个状态会直接当参数传进下一步中。而不是使用全局变量。 MapReduce框架 MapReduce将复杂的，运行大规模集群上的并行计算过程高度地抽象两个函数：M...
mapreduce工作原理及流程
07-27
- *2* *3* [MapReduce的原理和执行流程](https://blog.youkuaiyun.com/leanaoo/article/details/83153889)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_...
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