MapReduce相关一

最新推荐文章于 2024-03-29 10:59:48 发布
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本文介绍了MapReduce的基本特点，包括其编程模型、组件、架构及容错机制，并探讨了资源组织方式、任务调度器的工作流程及数据本地性等问题，最后列举了一些典型的应用场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基本特点
易于编程、良好扩展性、高容错性、适合PB级别以上海量数据的离线处理
不擅长的领域：
实时计算：毫秒或秒级返回结果
流式计算：输入数据是静态的，不能动态变化
DAG计算：多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出


编程模型
一、将作业分为map和reduce两个阶段
二、map由一系列maptask组成
输入数据格式解析：InputFormat
输入数据处理：Mapper
数据分组：Partitioner
三、Reduce阶段由一系列ReduceTask组成
数据远程拷贝
按key排序
Reducer数据处理
数据输出格式：OutputFormat
1、输入：key/val对
2、用户提供两个函数实现：
map(k,v)>list(k1,v1)
reduce(k1,list(v1))>v2
3、(k1,v1)是中间key/val结果对
4、output：一系列(k2,v2)对


blck、split：block最小存储单位默认64m，split为mapreduce中最小计算单元，默认与block一一对应，可调整；


组件：

InputFormat

Combiner（map之后reduce之前，合并本地map相同key的value，通常与reducer逻辑一样）

Partitioner：决定每个maptask输出的每条数据交个哪个reducetask处理

默认实现：hash(key) mod R
R为reducetask数目；

允许用户自定义



基本架构
master-slave架构
master：jobtracker
管理所有作业
将作业分解成一系列任务
将任务指派给tasktracker
作业/任务监控、错误处理等


slave：tasktrackers
运行maptask和reducetask
与jobtracker交互，执行命令并汇报任务状态


client：管理者，提交任务，监控集群状态


maptask
解析每条数据记录并传递给用户编写的map
将map输出数据写入本地磁盘，如果是map-only作业则直接写入hdfs
reducetask
从maptask上远程读取数据
对数据排序

将数据分组传递给用户编写的reduce



设计原理

mapreduce的容错机制
jobtracker：单点故障
tasktracker：周期性向jobtracker汇报心跳信息，一旦出现故障，上面所有任务将调度到其他节点上


资源组织方式
机器用slot描述资源数量：由管理员配置slot数目，分为mapslot和reduceslot两种。


任务调度器：根据节点资源（slot）使用情况和作业要求，将任务调度到各个节点上
调度器考虑因素：
作业优先级、作业提交时间、作业所在队列的资源现在


任务调度器工作流程：client》jobtracker》tasksch（对作业初始化）》tasktrackers》task


fifo、capacity、fair
capacity
队列组织作业
每个队列内部采用fifo调度策略
每个队列分配一定比例的资源
可限制每个用户使用的资源量
fair
队列组织作业
基于最小资源量与公平共享量进行调度
作业优先级越高，分配到的资源越多（这里跟capacity好像有点出入）


多用户调度工作原理：
默认选择资源使用率最低的队列》选择作业》选择任务


数据本地性：如果任务运行在它将处理的数据的所在的节点，则称该任务具有数据本地性，避免跨节点机架传输。
本地性分类：同节点（node-local）、同机架（rack-local）、其他（off-switch）；

推测执行机制：
作业完成时间取决于最慢的任务完成时间，发现某个任务运行速度远慢于任务平均速度，则为该任务启动一个备份任务同时运行，谁先运行则采用谁的结果。
不能启用推测机制的情况：任务存在严重的负载倾斜；特殊任务，如向数据库写入数据。


应用场景

简单数据统计
搜索引擎建立
海量数据查找
复杂数据分析算法实现：
聚类算法
分类算法
推荐算法
图算法

大数据(四) - MapReduce
will的成长之路
01-15 4050
MapReduce适合PB级以上海量数据的离线处理 MapReduce不擅长什么         实时计算                 像MySQL一样，在毫秒级或者秒级内返回结果         流式计算                 MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化                 MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的
MapReduce（大数据）
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什么是MapReduce?他的应用方向是什么？
Tech in Pieces
10-23 282
他既不是软件 也不是算法 而是一种编程模型 用于大数据的并行运算。 换句话说，Map reduce是一套实现分布式计算的框架 Map+Reduce 发散+归并 Map reduce都能解决哪些问题? 问题1：统计一篇文章中某单词出现的词频？ 之前的一台或者多台机器进行for 循环的方法属实不太行 我们采用多台机器map reduce ...
MapReduce详细介绍
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一 MapReduce入门 1.1 MapReduce定义 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架； Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1）MapReduce 易于编程。它简单的实现...
MapReduce
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Mapreduce-mapreduce
04-22
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Hadoop原理与技术MapReduce实验
05-24
（1）输入start-all.sh启动hadoop相应进程和相关的端口号 （2）打开网站localhost:8088和localhost:50070，查看MapReduce任务启动情况 （3）写wordcount代码并把代码生成jar包 （4）运行命令 （1）：把linus下的文件...
分布式MapReduce相关技术研究
01-18
MapReduce作为一种流行的分布式编程模型，它简化了并行处理过程，允许开发者轻松地编写可在大规模集群上运行的应用程序。通过本章节的学习，我们将深入了解分布式MapReduce的关键技术及其在实际场景中的应用。 ####...
MapReduce\Yarn架构
01-27
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【BData11】MapReduce
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深入理解MapReduce：从Map到Reduce的工作原理解析
KKwan的博客
03-29 4871
当谈到分布式计算和大数据处理时，MapReduce是一个经典的范例。它是一种编程模型和处理框架，用于在大规模数据集上并行运行计算任务。MapReduce包含三个主要阶段：Map、Shuffle 和 Reduce。**
Hadoop入门试题
坏蛋呆呆的博客
09-20 3386
1、Mapreduce擅长那个领域的计算？ A、离线批处理 B、DAG计算 C、流式计算 D、实时计算 2、关于Mapduce原理，下面说法错误的是？ A、分为Map和Reduce两个阶段 B、Map阶段由一系列Map任务组成 C、Reduce阶段由一系列Reduce任务组成 D、Map阶段和Reduce阶段没有任何依赖关系 3、HDFS默认副本数是？ A、1 B、2 C、3 D、4 4、哪个不属于HDFS架构组成部分？ A、NameNode B、Secondary Nam
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MapReduce优缺点
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MapReduce优缺点 一、优点 1）MapReduce 易于编程 它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的机器上运行。也就是说你写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一样的。就是因为这个特点使得MapReduce编程变得非常流行。 2）良好的扩展性 当你的计算资源不能得到满足的时候，你可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。 3）高容错性 MapReduce设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的机器上，这就要求它具有很高的容错性。比如其中一台机器挂了，
HDFS和MapReduce擅长与局限
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HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System，即Hadoop分布式文件系统，它是Hadoop的核心子项目。实际上，Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象，它提供了文件系统实现的各类接口，而HDFS只是这个抽象文件系统的一种实现，但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个。 HDFS被设计成适合运行在通用和廉价硬件上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点，但他和其它分布式文件系统的区别也是明显的。HDFS是基于流式数据模式访
大数据基础MapReduce分析（1）MapReduce架构简单命令解释
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1.概述　 　　Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者，它专注与批处理。这种模型对许多情形（比如：为网页建立索引）已经足够，但还存在其他一 些使用模型，它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题，就得借助Twitter推出得Storm。Storm不处理静态数据，但它处理预 计会连续的流数据。考虑到Twitter用户每天生成1.4亿...
mapreduce
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<think>我们正在讨论MapReduce技术，特别是其原理和使用指南。根据引用内容，MapReduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型，由Google提出，并由Hadoop实现。它的核心思想是将任务分解为Map和Reduce两个阶段，通过分布式并行处理提高效率。 用户要求了解原理和使用指南，因此我们需要覆盖： 1. MapReduce的核心概念（Map阶段、Reduce阶段、Shuffle阶段） 2. 工作流程（包括输入分片、Map任务、Shuffle和排序、Reduce任务、输出） 3. 使用指南（如何编写Map和Reduce函数，如何配置和运行作业） 4. 可能提供一个简单的代码示例（如词频统计WordCount） 同时，根据引用[3]中的内容，我们还可以提到MapReduce与HDFS、Yarn的关系，但用户问题集中在MapReduce本身，所以我们主要关注MapReduce。 另外，根据系统指令，我们需要： - 行内公式用$...$，独立公式用$$...$$ - 使用中文 - 生成相关问题 - 在引用段落末尾添加引用标识 由于引用内容较多，我们将适当引用并标注。 结构建议： 1. 简介MapReduce（是什么，为什么需要） 2. 核心原理（分阶段详细说明） 3. 工作流程（结合原理说明步骤） 4. 代码示例（WordCount） 5. 使用指南（如何编写和运行） 6. 相关问题 注意：引用标识要放在引用内容的末尾，例如[^1]。</think>### MapReduce技术原理与使用指南 #### 一、核心原理 MapReduce是一种分布式计算模型，通过**分治思想**处理海量数据。其核心流程分为三个阶段： 1. **Map阶段** 输入数据被分割成多个分片（splits），每个Map任务处理一个分片： $$ \text{map}(k1,v1) \rightarrow \text{list}(k2,v2) $$ 例如词频统计中，输入`(行号, "hello world")`映射为`[("hello",1), ("world",1)]`[^4]。 2. **Shuffle阶段**（系统自动执行） - 对Map输出按key排序 - 相同key的value合并为列表：`("hello", [1,1,1])` - 数据分区传输至Reduce节点[^3] 3. **Reduce阶段** 并行处理同key的数据： $$ \text{reduce}(k2,\text{list}(v2)) \rightarrow (k3,v3) $$ 如词频统计输出`("hello", 3)`[^2]。 #### 二、工作流程 ```mermaid graph LR A[输入数据] --> B(分割Split) B --> C{Map任务并行} C --> D((Shuffle阶段)) D --> E{Reduce任务并行} E --> F[输出结果] ``` 1. 输入数据存储在HDFS（分布式文件系统） 2. Yarn资源管理器分配计算资源[^3] 3. 容错机制：失败任务自动重新调度 #### 三、使用指南（以Hadoop实现为例） **词频统计示例代码**： ```java // Mapper public class WordMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { public void map(LongWritable key, Text value, Context context) { String[] words = value.toString().split(" "); for (String word : words) { context.write(new Text(word), new IntWritable(1)); // 输出 (单词,1) } } } // Reducer public class SumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); // 累加相同key的值 } context.write(key, new IntWritable(sum)); // 输出 (单词,总次数) } } ``` **运行步骤**： 1. 数据准备：将文本文件上传至HDFS ```bash hdfs dfs -put input.txt /data ``` 2. 提交作业： ```bash hadoop jar hadoop-mapreduce-example.jar WordCount /data/input.txt /output ``` 3. 查看结果： ```bash hdfs dfs -cat /output/part-r-00000 ``` #### 四、应用场景 - 大规模日志分析（如用户行为统计） - 搜索引擎索引构建 - 机器学习特征提取 - 数据清洗与转换（ETL） > 核心优势：**隐藏分布式复杂性**，开发者只需关注业务逻辑[^2]。在100节点集群中，处理1TB数据的典型耗时约$T=\frac{\text{数据量}}{\text{节点数} \times \text{磁盘吞吐}}$分钟级完成[^3]。
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