MapReduce简介

问题：如何解决海量数据的运算？

先从一张图简单的看下mapreduce的处理过程

 

 

MapReduce概述：

MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。
MR由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。
这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入信息。

MapReduce原理：

MapReduce执行步骤：

执行步骤：
 1、map任务处理
1.1 读取输入文件内容，解析成key、value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。
1.2 写自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。

2、reduce任务处理
2.1 在reduce之前，有一个shuffle的过程对多个map任务的输出进行合并、排序。
2.2 写reduce函数自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
2.3 把reduce的输出保存到文件中。

 

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