千鋒教育大數(shù)據(jù)Hadoop全新升級(jí)版入門教程，零基礎(chǔ)從安裝搭建到集群調(diào)優(yōu)
2023-07-20 17:15 作者:自控一定強(qiáng) | 我要投稿
MapReduce是一個(gè)分布式計(jì)算模型，它將數(shù)據(jù)處理任務(wù)分解為兩個(gè)階段：Map階段和Reduce階段。
- Map階段：
- 在Map階段，數(shù)據(jù)集被分割成若干個(gè)小數(shù)據(jù)塊，每個(gè)小數(shù)據(jù)塊由一個(gè)Mapper進(jìn)行處理。整個(gè)Map過程包括以下步驟：
- a. 分片： 輸入數(shù)據(jù)被分成固定大小的數(shù)據(jù)塊，稱為Split。每個(gè)Split由一個(gè)Mapper處理。
- b. 映射： Mapper將每個(gè)Split中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為鍵值對(duì)，并執(zhí)行特定的計(jì)算邏輯。每個(gè)鍵值對(duì)由鍵和對(duì)應(yīng)的值組成。
- c. 中間數(shù)據(jù)輸出： Mapper的輸出鍵值對(duì)被緩存，并根據(jù)鍵進(jìn)行排序。相同鍵的值被分組在一起，以便在后續(xù)的Reduce階段進(jìn)行處理。
- Shuffle階段：
- 在Shuffle階段，將Mapper的輸出傳遞給Reducer進(jìn)行合并和排序。Shuffle階段涉及網(wǎng)絡(luò)傳輸和數(shù)據(jù)排序，以確保相同鍵的所有值都發(fā)送到同一個(gè)Reducer進(jìn)行處理。
- Reduce階段：
- 在Reduce階段，Reducer對(duì)Shuffle階段傳來的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和處理。整個(gè)Reduce過程包括以下步驟：
- a. 分組： 相同鍵的鍵值對(duì)被分組在一起，以便Reducer可以針對(duì)每個(gè)鍵執(zhí)行聚合操作。
- b. 歸約： Reducer對(duì)每個(gè)鍵的值進(jìn)行特定的計(jì)算，例如求和、求平均值等。
- c. 結(jié)果輸出： Reduce階段的輸出結(jié)果被寫入Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）或其他外部存儲(chǔ)。
MapReduce的并行處理和分布式計(jì)算能力使其能夠高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。同時(shí)，它也具有容錯(cuò)性，當(dāng)集群中某個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時(shí)，作業(yè)可以重新調(diào)度到其他可用節(jié)點(diǎn)上繼續(xù)執(zhí)行。
總結(jié)起來，MapReduce運(yùn)行流程包括Map階段、Shuffle階段和Reduce階段，它是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵組件。通過合理設(shè)計(jì)Map和Reduce的邏輯，以及適當(dāng)?shù)姆謪^(qū)和數(shù)據(jù)排序策略，可以優(yōu)化MapReduce作業(yè)的性能和效率。
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