MapRedce——3、mapreduce计算原理

最新推荐文章于 2025-01-23 23:09:37 发布
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#mapreduce #hadoop #HA

博客主要围绕MapReduce展开，重点介绍了其计算原理。MapReduce是一种重要的计算模型，在大数据处理等领域有广泛应用。

MapRedce

——3、mapreduce计算原理
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MapReduce基本原理（详解！）
蔡政洁的博客
06-21 4万+
目录一、概念理解二、MapReduce计算模型三、Map shuffle（1）Partition（2）Collector（3）Sort（4）Spill（5）Merge四、Reduce shuffle（1）Copy（2）Merge Sort 一、概念理解 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义： 1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。 2）MapReduce是一
大数据开发教程——MapReduce原理及编程
qq_42285599的博客
06-13 1081
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。MapReduce最早是由Google公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。Google公司设计MapReduce的初衷主要是为了解决其搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理。Google公司发明了MapReduce之后首先用其重新改写了其搜索引擎中的Web文档索引处理系统。但由于Map
mapreduce的计算原理
陈小哥cw
06-13 3227
第一章 mapreduce的计算原理 1.MapReduce介绍 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数...
mapreducer计算原理
weixin_34163741的博客
08-19 156
mapreducer计算原理 InputFormat InputFormat的默认实现是TextInputFormat InputSplit 概念 是mapreducer对文件进行处理和运算的输入单位。只是一个逻辑概念。每一个InputSplit并没有对文件进行实际的切割。只是记录了要处理文件的位置信息（包括文件的path和 hosts、长度(length)）。在默认情况下，Inp...
Mapreduce 计算框架 功能原理
blithe影子
11-27 604
mapreduce 计算框架 原理分析 1. mapreduce是一个海量数据的计算框架 **这个框架解决了以下问题：** 基于一个多线程的模型 区别spark多进程 - 数据分布存储 - 作业调度 - 容错 - 机器间通信 map： 把复杂的问题分解成简单的问题 reduce： 2.mapreduce物理配置 合适的slot个数 -单...
mapreduce原理
February13的博客
02-23 730
MapReduce 计算思想：将串行计算变成并行计算，把大任务拆分成 很多个小任务，多个小任务同时执行得到局部的汇总结果，然后将 局部的结果汇总得出最终结果。 分布式计算： 引子：JDBC - MYSQL 两节点间传输数据 影响其速度的因素有： 1 磁盘IO 2 网络IO（更慢） 故本地传输数据是很快的； 移动数据-将数据移动到计算程序所在的节点上，然后进行计算； 移动计算-将计算程序移动到数据存储的节点上进行计算； *当需要计算的数据量很大时，移动计算程序的代价较小，效率更高； 具体过程：MapReduc
MapReduce的原理分析
weixin_44852067的博客
03-15 3062
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。
云计算技术之————MapReduce
12-22
"云计算技术之————MapReduce" 云计算技术中的 MapReduce 是一种分布式编程模型，用于大规模群组中的海量数据处理。MapReduce 由 Google 公司的 Jeffrey Dean 和 Sanjay Ghemawat 开发，旨在解决大规模数据处理...
深入MapReduce——计算模型设计
最新发布
从知识输入到知识输出
01-23 1942
深入MapReduce这个通用计算模型的总体设计落地思路。
MapReduce工作原理中文最新版本
12-08
MapReduce作为大数据处理领域的一个重要概念，其工作原理和应用场景对于理解现代分布式计算体系至关重要。无论是数据科学家、软件工程师还是系统架构师，了解和掌握MapReduce都能提供一个很好的基础，以便更好地处理...
MapReduce shuffle过程详解
weixin_42265234的博客
10-25 1749
一、MapReduce计算模型 我们知道MapReduce计算模型主要由三个阶段构成：Map、shuffle、Reduce。 Map是映射，负责数据的过滤分法，将原始数据转化为键值对；Reduce是合并，将具有相同key值的value进行处理后再输出新的键值对作为最终结果。为了让Reduce可以并行处理Map的结果，必须对Map的输出进行一定的排序与分割，然后再交给对应的Reduce，而这个将Map输出进行进一...
MapRedce——4、基于HA的Mapreduce搭建
s_hizhi的博客
08-11 155
MapRedce ——4、基于HA的Mapreduce搭建
MapReduce详解
优质后端技术知识记录
10-30 1万+
第1章 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。 1.2MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1．MapReduce易于编......
大数据学习——MapReduce
daybreak98的博客
05-17 1万+
具体实现bean对象序列化步骤如下。（1）实现Writable接口（2）反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有空参构造（3）重写序列化和反序列化方法，同时要求顺序一致（4）如果需要将自定义的bean放在key中传输，则还需要实现Comparable接口，因为MapReduce框中的Shuffle过程要求对key必须能排序。默认分区通过key的hashCode对ReduceTask个数取模得到。
MapRedce第一版
qq_43057549的博客
11-02 247
MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象成两个函数：Map和Reduce。 MapReduce体系结构主要由四个部分组成，Client、JobTracker、TaskTracker以及Task。 Client：用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端，用户可以通过Client提供的一些接口查看作业运行状态 JobTracker：JobTracker负责资源监控和作业调度，如果作业失败，会将相应的任务转移到其他节点，并将这些信息通知资源调度
什么是MapReduce(入门篇)
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大数据梦想家
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        在HDFS系列完结之后,小伙伴们期待的MapReduce系列已经在向大家挥手了。本篇博客,小菌将为大家带来MapReduce的入门介绍!         在正式开始之前,让我们通过一张图片回顾一下Hadoop的组成部分,以及...
MapReduce 简介
AI黑板报的专栏
07-27 3891
一、 MapReduce：计算框架和编程模型 今天我们来聊聊一个比较基础也比较重要的内容 MapReduce，说它基础，是因为它诞生的时间实在是太久远了，并不是什么新东西，说它重要则是因为基于它的提出衍生出很多重要的技术，比如我们关心的 Spark。 今天的内容主要有以下几点： Google 的三驾马车； MapReduce 编程模型与 MapReduce 计算框架； 并发与并行； 如何理解分布式计算框架的编程接口与背后的工程实现。 1. Google 的三驾马车 USNew 把计算机科学分为 4 个领
Hadoop学习笔记（7）－简述MapReduce计算框架原理
Xianming的专栏
05-30 1万+
1. MapReduce基本编程模型和框架1.1 MapReduce抽象模型大数据计算的核心思想是：分而治之。如下图1所示。把大量的数据划分开来，分配给各个子任务来完成。再将结果合并到一起输出。 注：如果数据的耦合性很高，不能分离，那么这种并行计算就不适合了。 图1：MapReduce抽象模型1.2 Hadoop的MapReduce的并行编程模型如下图2所示，Hadoop的MapReduce先将
MapReduce原理剖析
简单随风的博客
07-16 4958
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
网约车大数据综合项目——基于MapReduce的数据清洗原理和依据
06-19
网约车大数据综合项目中的数据清洗是一个关键步骤，它利用MapReduce（一种分布式计算模型）来处理海量的订单、乘客、司机和地理位置等数据。MapReduce主要包括两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。 **Map阶段**： - 原理：在这个阶段，原始的大数据被分割成多个小块，每个块都会独立地交给一个或多个Map任务处理。Map任务接收键值对（如订单ID，乘客信息等），对数据进行预处理，去除无效或重复的信息，转换格式，比如将复杂的字符串格式标准化为便于分析的结构。 **依据**： - 数据质量标准：清洗依据预设的数据质量指标，如缺失值处理、异常值检测（例如，地理位置数据可能存在超出正常范围的情况）。 - 数据一致性：检查数据是否符合业务逻辑，如时间一致性、行程距离合理性等。 - 格式规范化：统一数据字段的命名、单位和数据类型。 **Reduce阶段**： - 原理：Map阶段完成后，所有经过处理的数据会根据键进行聚合，然后由Reduce任务进行汇总和计算。这一步通常用来总结统计信息，比如计数、求和、平均值等，生成清洗后的干净数据集。 **相关问题--:** 1. MapReduce在数据清洗中如何保证数据的一致性和准确性？ 2. 在Map阶段，如何处理大数据中的噪声和异常值？ 3. Reduce阶段在数据清洗中主要负责什么任务？
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