mapreduce

mapreduce官网

mapreduce，mapreduce是什么，原理，编程，说明手册
网站服务：mapreduce，mapreduce官网.mapreduce是什么。

mapreduce官网，mapreduce是什么，原理，编程，说明手册

mapreduce是什么?

MapReduce是一种用于处理和分析大规模数据集的编程模型和计算框架。它最初由Google提出，并在Apache Hadoop项目中得到广泛应用。MapReduce的核心思想是将计算任务分成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被拆分成多个独立的数据块，并由多个Mapper并行处理。每个Mapper将输入数据转换成键值对的形式，生成中间结果。在Reduce阶段，中间结果被合并和处理，生成最终的输出结果。
mapreduce官网: https://hadoop.apache.org/

MapReduce主要功能

MapReduce框架提供了自动处理任务并行化、数据划分、跨节点通信和故障恢复等功能。它可以在大规模集群上运行，利用多台计算机的计算能力和存储空间进行高效的分布式计算。
MapReduce对于处理大规模数据集、并行计算和分布式存储非常有效。它已经成为处理大数据的重要工具之一，被广泛应用于数据分析、搜索引擎、日志处理等领域。
Hadoop核心组件之一：分布式计算的方案MapReduce，是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，其中Map（映射、和Reduce（归约、。
MapReduce既是一个编程模型，也是一个计算组件，处理的过程分为两个阶段，Map阶段：负责把任务分解为多个小任务，Reduce负责把多个小任务的处理结果进行汇总。其中Map阶段主要输入是一对Key-Value，经过map计算后输出一对Key-Value值；然后将相同Key合并，形成Key-Value集合；再将这个Key-Value集合转入Reduce阶段，经过计算输出最终Key-Value结果集。
MapReduce可以实现基于上千台服务器并发工作，提供很强大的数据处理能力，如果其中单台服务挂掉，计算任务会自动转义到另外节点执行，保证高容错性；但是MapReduce不适应于实时计算与流式计算，计算的数据是静态的。

MapReduce官方手册

综述

Hadoop MapReduce是一个软件框架。它能够很容易的创建以一种可靠，容错的方式在商用机器上的大集群上并行的处理大量的数据。
一个MapReduce job通常将输入的数据集拆分成独立的块。Map任务以完全并行的方式处理这些块。框架对map的输出进行排序，进而作为输入提供给reduce任务。通常来说，job的输入和输出都保存在一个文件系统中。框架负责调度任务，监控任务并重新执行失败了的任务。
通常来说，计算节点和存储节点是相同的，也就是说，MapReduce框架和HDFS运行在相同的节点集上。这样的配置能够保证框架在已经存在数据的节点上有效的调度任务，进而在不同集群间获得一个非常高的总带宽。
MapReduce框架由一个单一的主ResourceManager，每个集群节点上的一个从NodeManager以及每个应用上一个MRAppMaster组成。
应用至少会指定输入/输出位置以及通过实现合适的接口和抽象类来提供map和reduce功能。这些，以及其他job参数，组成job配置（configuration、。
然后，Hadoop job客户端提交job(jar/可执行的文件等等)以及配置ResourceManger。ResoureManger 负责给从节点分发软件/配置，调度和监督任务，反馈状态和诊断信息给job客户端。
虽然Hadoop框架是由java实现的，但是MapReduce应用并不需要使用java编写。

输入和输出

MapReduce框架完全以<键，值>形式操作，也就是说，框架将输入给job的数据视为<键，值>对，并且产生一个<键，值>对集作为job的输出。
键和值类必须通过框架序列化，因此需要实现Writable接口。除此之外，key类必须实现WritableComparable接口以辅助框架的排序。
一个MapReducejob的输入输出类型如下所示：
(input) <k1， v1>-> map -> <k2，v2> -> combine -> <k2，v2> -> reduce -> <k3，v3> (output)

mapreduce网址入口

https://hadoop.apache.org/

小编发现mapreduce网站非常受用户欢迎，请访问mapreduce网址入口试用。