MapReduce的逻辑数据流图

最新推荐文章于 2025-02-27 22:13:04 发布
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分类专栏： Hadoop开发
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hadoop_/article/details/9302045
本文深入探讨了MapReduce流程及其与Unix管道的逻辑数据流之间的联系，详细解析了整个MapReduce工作流程如何通过Unix管道实现高效的数据处理。

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

 MapReduce logical data flow：


 At the bottom of the diagram is a Unix pipeline, which mimics the whole MapReduce flow .

MapReduce读取数据
凉茶铺的博客
10-07 1625
介绍了MapReduce读取数据类，以及如何自定义类实现文件读取
MapReduce输出数据
凉茶铺的博客
10-07 1018
介绍了MapReduce输出数据OutputFormat类，以及如何自定义输出数据类型
MapReduce 详解
草原孤狼的专栏
04-26 2060
函数式编程概念 　　MapReduce程序是设计用来并行计算大规模海量数据的，这需要把工作流分划到大量的机器上去，如果组件(component)之间可以任意的共享数据，那这个模型就没法扩展到大规模集群上去了（数百或数千个节点），用来保持节点间数据的同步而产生的通信开销会使得系统在大规模集群上变得不可靠和效率低下。 　　实际上，所有在MapReduce上的数据元素都是不可变的，这就意味着它们
hadoop之 mapreduce data flow
乄浅醉的专栏
05-10 697
注：随笔 取自于 hadoop权威指南第四版 Hadoop 会讲MapReduce输入的数据切分成大小相等的数据块（fixed-size 固定大小，我认为翻译成相等大小比较合适），或者称之为分片。Hadoop会未每一个分片创建一个map 任务，并由该任务来运行用户自定义的map函数。 一个输入数据可以切分成许多切片，我们可以使用map并行处理这些切片，缩短整个任务处理过程的时间。当然分片并不是切分
Hadoop MapReduce数据流_亮仔_新浪博客
jingquanliang的专栏
07-03 166
转载一篇文章，感觉很不错，原文出处：http://www.linuxidc.com/Linux/2012-02/54485p2.htm Hadoop的核心组件在一起工作时如下图所示： 图4.4高层MapReduce工作流水线 　　MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件，这些文件分布存储在集群内的节点上。运行一个MapReduce程序会在集群的许多节点甚至所有节点上运行...
MapReduce原理
Au的博客
08-16 1375
MapReduce原理 文章目录MapReduce原理MapReduce架构MapReduce执行过程MapReduce的map与reduce过程`MapReduce`流程总览：`MapReduce`详细流程：`Map`端分析：`Shuffle`过程分析：`map`端的`shuffle`：`Reduce`端的`shuffle`：`Reduce`端分析： MapReduce架构 在MapReduce...
MapReduce核心思想图文详解
08-26
- **灵活性**：虽然直接在MapReduce中实现多阶段处理受限，但可以通过使用Hadoop的管道（Pipes）或YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现更复杂的工作流。 总结来说，MapReduce的核心在于将大规模数据...
FlowS:一种MapReduce数据流公平调度方法
01-15
一个MapReduce数据流可以用一个有向无环图（DAG）来表示，其中节点代表作业，边表示作业之间的数据依赖关系。这种数据流形式能够更好地表达复杂的业务逻辑，因此近年来吸引了众多研究人员的关注。 例如，Yahoo提出...
MapReduce数据流解析：WordCount案例中的高效数据处理流程
![MapReduce数据流解析：WordCount案例中的高效数据处理流程]...在本章节中，我们将对MapReduce的数据流进行深入解析，涵盖其工作流程、核心组件
理解MapReduce数据流
Heaven Wang 的专栏
12-01 5894
一、先理解MapReduce作业组成      一个完整的MapReduce作业称作job，它包括三部分： 输入数据MapReduce程序配置信息           Hadoop工作时会将job分成若干个task：map任务和reduce任务       有两类节点控制作业执行的过程：JobTracker和TaskTracker JobTra
MapReduce数据流
qq_29983883的博客
06-26 1108
MapReduce是Hadoop的核心组件，它通过将工作划分为一组独立的任务来并行处理大量数据。在 MapReduce 中，数据是一步一步从 Mapper 流向 Reducer。 本教程详细介绍了 MapReduce 作业执行的各个阶段， Input Files, InputFormat in Hadoop, InputSplits, RecordReader, Mapper, Combiner, Partitioner, Shuffling and Sorting, Reducer, RecordWrit
【MR】MapReduce中的数据流
会飞的大象
06-25 1104
【MR】MapReduce中的数据流几个术语：
简述MapReduce数据流
weixin_30268071的博客
10-27 558
目前it基本都是一个套路，获得数据然后进行逻辑处理，存储数据。 基本上弄清楚整个的数据流向就等于把握了命脉。 现在说说mapreduce的数据流 　　1、首先数据会按照TextInputFormat按照特定的文本输入格式被处理成两个InputSplit,当然一般是这样，每增加一个块分区（Block,简单的说是几个文件我是这么理解的）就会加一个InputSplit。 　　2、然后将In...
聊一聊MapReduce计算模型
panhongan的专栏
08-12 299
MapReduce计算模型是大数据计算的核心
mapreduce (一) 物理图解+逻辑图解
weixin_34004576的博客
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  InputFormat类： 该类的作用是将输入数据转换为map函数的输入数据。 通过job.setInputFormatClass()方法进行设置， 默认是TextInputFormat，将文本文件分成split（多行），由于测试数据较小，所以每个文本作为一个split了。 并通过LineRecoderReader将行解析成<key,value>对。key为对应行...
区块链的钱包（Node）
qq_39489341的博客
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区块链核心模块的基础数据流图
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小宝哥Code的专栏
02-27 2560
比特币（Bitcoin）、莱特币（Litecoin）等基于 PoW 的区块链。未来，区块链技术将继续优化存储方式，提高交易速度，扩展应用场景 🚀。每次交易都会产生新的 UTXO，而旧的 UTXO 被“花费”。轻节点只存储区块头，而不存交易详情，依靠全节点进行数据验证。不同的区块链采用不同的存储模型，其中比特币和以太坊分别使用。，用于高效存储和验证区块中的交易数据。，用于确保区块的安全性和完整性。共识机制是区块链的核心，它决定了。，确保交易的安全性和不可篡改性。区块链的存储方式决定了数据的。
提高逻辑思维：Python里的“数据流图” 是什么？“数据流图”该怎么绘制？
yunyun云芸
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什么是数据流图？数据流图绘制方法有哪些？数据流图用于表示业务信息系统中的数据流，它表达了系统中的据传从输入到存储间所涉及的程序。数据流图的结构比较单一，其存在的约束比较多所以很多数据流图比较类似。 一、数据流图的概念 数据流图 (DFD) 用于表示业务信息系统中的数据流，它表达了系统中的据传从输入到存储间所涉及的程序。数据流图可以分为逻辑形和物理形。逻辑数据流图描述了用以完成某业务功能所涉及的、业务层面的数据流动， 物理数据流图则描述系统层面的数据流动。 数据流图以将用以寻找、编辑、存储和分发数据的功能或过
mapreduce的数据结构
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### MapReduce 中使用的数据结构详解 #### 1. 键值对 (Key-Value Pair) MapReduce 框架的核心在于键值对的处理。所有的输入和输出都以键值对的形式存在。键可以是任意可比较的对象，而值则通常是某种形式的数据记录。 ```java // Java中的键值对表示方式 Pair<WritableComparable, Writable> kvPair; ``` 这种设计使得框架能够高效地进行分布式计算，并支持多种类型的输入输出格式[^1]。 #### 2. 序列化与反序列化机制 为了在网络上传输以及存储中间结果，MapReduce 使用了一套高效的序列化/反序列化机制。Hadoop 自带了一些实现了 `Writable` 接口的基础类来帮助完成这项工作： - IntWritable - LongWritable - FloatWritable - DoubleWritable - Text - BooleanWritable 这些类允许开发者轻松定义自定义对象并将其转换成字节数组以便传输或持久保存[^4]。 #### 3. 数据缓冲区管理 在 Map 阶段产生的大量临时文件会被缓存到内存中直到达到一定阈值才会被写出磁盘；而在 Reduce 前也会有一个类似的收集器用于累积来自不同 Mapper 的输出。此过程涉及到多个内部队列和其他辅助性的容器结构用来优化性能表现。 ```java // 缓冲区大小配置项 mapreduce.task.io.sort.mb // 控制每个task可用的最大内存量(MB) ``` 当溢写线程启动后，会对这部分空间内的 key 进行排序操作，确保后续阶段能接收到有序的数据流。 #### 4. 分区函数 Partitioner Partitioner 负责决定每条记录应该发送给哪个 Reducer 实例执行进一步聚合运算。默认情况下采用哈希取模的方式实现均匀分布效果，但也可以通过继承该接口来自定义逻辑满足特定需求。 ```java public class CustomPartitioner extends Partitioner<Text, IntWritable> { @Override public int getPartition(Text key, IntWritable value, int numPartitions) { return Math.abs(key.hashCode() % numPartitions); } } ``` 这一组件对于控制最终输出布局至关重要，在某些场景下甚至会影响算法效率。
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