3、MapReduce设计模式与数据汇总分析

MapReduce设计模式与数据汇总分析

1. MapReduce基础与Pig、Hive概述

在MapReduce中，我们通过模板父类指定输入和输出类型，这些类型对应输入键、输入值、输出键和输出值。输入键和输入值的数据类型必须与映射器的输出键/值类型匹配，输出键和输出值的数据类型必须与作业配置的FileOutputFormat所期望的类型匹配。例如，使用默认的TextOutputFormat时，它可以接受任意两个可写对象作为输出。

Reduce函数与Map函数的签名不同，它提供一个值的迭代器，而非单个值，因为要遍历具有相同键的所有值。任何传递给 context.write 的内容都会被写入文件，每个归约器会创建一个文件，若要合并这些文件，需要编写后处理步骤。

Pig和Hive是MapReduce的高级抽象，它们提供了与“map”或“reduce”无关的接口，但系统会将高级语言解释为一系列MapReduce作业，就像关系数据库管理系统（RDBMS）中的查询规划器将SQL转换为实际的数据操作一样，Hive和Pig将各自的语言转换为MapReduce操作。

使用Java MapReduce而非Pig和Hive有两个核心原因：
- 概念价值：理解MapReduce的底层工作原理，有助于开发者做出更明智的决策，避免因不了解细节而陷入危险情况。
- 功能和成熟度：截至2012年，Pig和Hive在功能和成熟度上尚未达到Java MapReduce的水平，无法解决所有问题。

在能使用Pig或Hive编写MapReduce时，应优先选择它们，因为它们具有可读性、可维护性、开发时间短和自动优化等优点。但在某些