MapReduce原理

最新推荐文章于 2025-03-31 19:58:09 发布
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#Hadoop #MapReduce #海量数据 #并行计算

博客围绕MapReduce展开，其在处理海量数据时可实现并行计算，结合Hadoop等技术，能高效完成数据处理任务，是信息技术领域处理大规模数据的重要手段。
mapreduce
MapReduce 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
08-24 718
MapReduce 原理与代码实例讲解 关键词： 分布式计算 并行处理 大数据处理 数据集划分 减少数据传输量 提高计算效率 1.
mapreduce原理
皓阳当空-博客
05-25 1081
一： MAPREDUCE原理 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； 1.1 为什么要MAPREDUCE （1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任 （2）而一旦将单机版程序扩展...
MapReduce原理剖析
简单随风的博客
07-16 4953
MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出来的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问 题. MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组成:Map和Reduce， Map阶段是一个独立的程序，在很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。 Reduce阶段也是一个独立的程序，可以在一个或者多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据在这我们先把reduce理解为一个单独的聚合程序即可。 在这map就是对数据进行局部汇总，reduce就是对局部数据进行最终汇总。 结合到我们前面分析的统计黑桃的
MapReduce原理简介
甄知一二的博客
04-11 1689
MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架，最初由 Google 提出，并被 Hadoop 等开源项目广泛应用。它主要包括两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。
mapreduce 原理
OH LEI``
07-27 425
mapreduce的shuffle机制 3.1.1 概述： mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle； shuffle: 洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）； 具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行了分...
MapReduce原理深入理解
weixin_44778537的博客
11-24 2070
1、MapReduce概述及原理 MapReduce是一种分布式计算模型 MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组成：Map和Reduce，Map阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。Reduce阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据【在这先把reduce理解为一个单独的聚合程序即可】。 MapReduce框架都有默认实现，用户只需要覆盖map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。 这两个函数的形参和返回值都是&l.
MapReduce的原理分析
weixin_44852067的博客
03-15 3052
MapReduce的思想核心是“分而治之,先分再合”，适用于大量复杂任务处理场景(大规模数据处理场景)。map阶段(分)：如果任何可以拆分并且没有依赖，那么就把复杂的任务拆分成小任务，拆分成小任务之后，可以并行计算，提高处理效率。reduce阶段(合)：把map阶段的各个局部结果进行全局汇总,得到最终的结果生活中的MapReduce案例:统计图书馆的书籍总数“Map”:你数1号书架，我数2号书架。我们人越多，数书就更快。“Reduce”:我们到一起，把所有人的统计数加在一起。
mapreduce的工作原理
最新发布
2401_87138526的博客
03-31 1013
它的核心思想是将计算任务分解为 Map（映射） 和 Reduce（归约） 两个阶段，并通过 Shuffle（混洗） 阶段进行数据交换，最终完成并行计算。下面详细解析其工作流程。Shuffle 是 MapReduce 的核心，负责将 Map 输出传递给 Reduce 任务，包括 排序（Sort）、合并（Merge）、拉取（Fetch） 等操作。写入前，数据按 Partition（分区） 和 Key 排序（默认按 Key 的哈希值分区，排序规则可自定义）。
Mapreduce原理
11-26
### MapReduce原理详解 #### 一、MapReduce与Hadoop概述 MapReduce是Apache Hadoop项目的核心组件之一，主要用于处理大规模数据集的分布式计算。它不仅是一种编程模型，还是一套支持这种模型的软件框架。MapReduce...
MapReduce原理.docx
07-24
### MapReduce原理详解 #### 一、MapReduce概述 ##### 1、基本概念 MapReduce是Hadoop的核心组件之一，它提供了一种分布式计算的方案，适用于大规模数据集的并行处理。MapReduce不仅是一种编程模型，也是一种计算...
Hadoop MapReduce原理
07-14
Hadoop MapReduce原理是分布式计算框架的核心技术之一，其设计理念是为了在普通的商用硬件集群上处理大数据问题。MapReduce的主要思想是将任务分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在传统MapReduce中，系统架构...
Hadoop数据处理框架MapReduce原理及开发
07-11
### Hadoop数据处理框架MapReduce原理及开发 #### 一、Hadoop生态系统概述 Hadoop是一个开源软件框架，主要用于分布式存储和处理大规模数据集。它由Apache软件基金会维护和发展，自2006年成立以来已经成为了大数据...
Hive中的join
03-11 1195
join 在使用join写查询的时候有一个原则：应该将条目少的表或者子查询放在join操作符的左边。原因是在join的操做的reduce阶段，位于join操作符左边的表的内容会被加载进入内存，将条目少的表放在左边，可以有效的减少发生OOM错误的几率。
Hive函数
08-01 1056
条件函数 返回类型 函数 说明 T if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseorNull) 判断是否满足条件，满足返回第一个值，否则返回另外一个值 T coalesce(T v1, T v2, ...) 返回一组数据中，第一个不为null的值，如果都为null，则返回null
Hive中的扩展功能（Transform和UDF）
01-14 383
Transform 例子1： FROM ( FROM pv_users MAP pv_users.userid, pv_users.date USING 'map_script' AS dt, uid CLUSTER BY dt) map_output INSERT OVERWRITE TABLE pv_users_reduced REDUCE map_output.d
python使用thrift访问hbase
03-05 261
thrift 是facebook开发并开源的一个二进制通讯中间件，通过thrift，我们可以充分利用各个语言的优势，编写高效的代码。
Hive数据仓库
12-03 250
简介 Hive是建立在Hadoop基础上的数据仓库基础架构。 Hive是为超大数据集设计的计算/扩展能力，支持SQL like的查询语言，具有统一的元数据管理系统。
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