关于MapReduce的理解

最新推荐文章于 2024-05-04 16:03:11 发布
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分类专栏： Python Hive
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41471128/article/details/80169515
本文介绍了MapReduce编程模型的基本概念，包括其核心组件Master和Worker的功能。详细解释了MapReduce处理过程中的六大步骤：输入、拆分、映射、派发、缩减及输出。适合希望了解如何使用MapReduce进行大规模数据并行处理的读者。

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

字面翻译：

map -> 映射

reduce -> 缩减

简易作用：对海量数据进行并行计算的一个编程模型。


一.Master：负责调度，分配任务给Worker执行

二.Worker  1.mapper：执行函数任务

                  2.Reducer：汇总mapper传来的结果


MapReduce大体上分为六个步骤：

  1. input,：输入
  2. split：拆分，转换为key-value对
  3.  map：映射，将拆分内容转换为新key-value对
  4.  shuffle：派发，key相同的放一起，返回一个list，包含各种key-value对
  5.  reduce：缩减，把同一key的结果加在一起
  6.  output：输出


详细内容请参阅知乎：https://www.zhihu.com/question/23345991

Hadoop: Mapreduce了解
sheansavage的博客
08-27 1465
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The_Pole_Star的博客
03-22 533
MapReduce理解 MapRedeuce，我们可以把它分开来理解： 1.映射（Mapping） ：对集合里的每个目标应用同一个操作。即，如果你想把表单里每个单元格乘以二，那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping（这里体现了移动计算而不是移动数据）； 2.化简（Reducing）：遍历集合中的元素来返回一个综合的结果。即，输出表单里一列数字的和这个任务属于reducing...
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关于MapReduce的理解？
z69183787的专栏
02-13 790
其实我们可以从word count这个实例来理解MapReduce。 MapReduce大体上分为六个步骤： input, split, map, shuffle, reduce, output。 细节描述如下：  输入(input)：如给定一个文档， 包含如下四行：  Hello Java  Hello C  Hello Java  Hello C++  拆分(spl
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04-22
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懒人0zz
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