13、MapReduce新旧版本对比：从原理到性能的全面解析

MapReduce新旧版本对比：从原理到性能的全面解析

1. MapReduce概述

MapReduce编程模式因其函数式表达式与向量编程语言的共性，特别适用于海量数据的搜索、挖掘、分析以及机器学习。它能够处理TB和PB级别的数据，在处理TB级海量数据时具有显著优势。然而，MapReduce并非万能，存在以下三个方面的不足：
- 处理紧耦合任务效率低 ：主要用于松散耦合的数据处理，对于难以分解为多个独立子任务的紧耦合计算任务效率极低。
- 不支持迭代计算 ：无法显式支持迭代计算。
- 不适合流计算和实时分析 ：作为离线计算框架，不适合流计算和实时分析。

2. MapReduce V1研究

2.1 原理

MapReduce采用“分而治之，再整合”的思想，Hadoop将大任务分解为小任务并并行执行。每个MapReduce任务初始化为一个Job，可分为Map阶段和Reduce阶段，由两个函数表示：
- Map函数 ：接收一组 输入，生成相同的 中间输出。
- Reduce函数 ：挖掘具有相同Key的 数据，接收 输入，处理并输出结果，输出形式为 。

MapReduce使用主从框架，主节点是JobTracker（作业服务器），从节点是TaskTracker（任务服务器），通过定时心跳进行通信：
- JobTracker ：负责与客户端通信，接收客户端命令（如