基于C++的MapReduce实现（HCE）

最新推荐文章于 2025-04-01 01:12:27 发布
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分类专栏： 分布式计算 文章标签： c++ mapreduce hadoop
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本文介绍了Hadoop的C++扩展HCE，由百度开发，旨在提高MapReduce任务的效率和稳定性。HCE通过C++实现，避免了Java虚拟机的性能开销，并提供类似Java接口的API。文章详细阐述了HCE计算框架、静态优化和动态优化，并指出HCE在Map阶段性能提升显著，尤其适合处理大量数据的场景。

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hadoop概念

Hadoop系统提供了MapReduce计算框架的开源实现，像Yahoo!、Facebook、淘宝、中移动、百度、腾讯等公司都在借助Hadoop进行海量数据处理。Hadoop系统性能不仅取决于任务调度器的分配策略，还受到分配后实际任务执行效率的影响，任务执行常常涉及读取、排序、归并、压缩、写入等具体阶段。

百度写的一篇关于Hadoop的C++扩展.pdf

http://www.open-open.com/doc/view/08a23a4b7fcb4f23b7a064aeb416ae0a

HCE概念

HCE, short for Hadoop c++ extension
换句话说就是Hadoop在C++上面的扩展
由百度开发的Hadoop MapReduce C++扩展框架，其诞生源于baidu/dpf组对Hadoop MapReduce稳定性、扩展性和高效率的追求。HCE将MapReduce任务的执行迁移到C++环境，从而可以避免java虚拟机由于GC机制以及JNI调用所产生的不必要内存和性能开销，提供更加精确的内存控制。同时，HCE提供了可与hadoop原生java接口想媲美的API，使得用户可以方便的编写HCE的Map和Reduce任务。

HCE计算框架

HCE计算框架是一个开源项目，旨在通过优化任务执行的各个阶段，提升整个Hadoop系统的效率。与Hadoop Java框架相比，基于HCE框架的MapReduce任务最高可以节省超过30

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