大数据学习笔记19:MR解决问题思路

本文介绍了MapReduce(MR)的基本工作原理,通过分而治之的策略将大规模数据集分割成若干个小块,并利用Map和Reduce两个阶段进行高效的数据处理。Map阶段负责将小块数据转换为中间结果,而Reduce阶段则汇总这些中间结果。

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

MR解决问题思路

 

 

 


 

   1、分而治之   把一个大任务 划分为多个小块 来分别计算

 

   2、map 就是对每个小块分别处理的过程,处理完产生一个中间结果。一般这个中间结果要比原始数据小很多。

        这多个小块进行并发处理,提供处理速度。

 

  3、reduce 是对中间结果的 汇总

        reduce可能是一个 也可能是多个。上面例子中只能是一个。若是一个 按月统计数据的处理 ,则可能是一个月份对应一个 reduce 。

 

 

 


 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值