mapreduce概述_mapreduce的中文全称

1.2 MapReduce概述
Google发表了两篇论文《Google File System》 《Google MapReduce》
《Google File System》简称GFS，是Google公司用于解决海量数据存储的文件系统。
《Google MapReduce》简称MapReduce,是Google的计算框架，基于GFS。

Map映射
Reduce汇聚、缩减
目标：普通人都能理解的理论基础
比如：如何统计北京一共有多少栋楼房？
源数据：
Haidian 200 Haidian 230 Haidian 200 Haidian 230
Haidian 300 Haidian 330
Haidian 400 Haidian 420
Haidian 500 Haidian 540
Haidian 600 Haidian 120
Map->
Haidian 200
Haidian 230
Haidian 200
Haidian 200,300,400,230,600

Reducer:
Haidian sum

原语:<<相同的key为一组,这一组数据调用一次reduce方法,方法内迭代计算这一组数据>>
Map-Reduce: 线性依赖关系,先执行完map,再执行reduce
MapTask:
映射:保证原语中组的实现
并行度:split
split:大小可调整,默认等于hdfs中block的大小
框架默认,hdfs一个文件多少个block,就会有多少个map
计算级别:split中一条记录(record)调用一次map方法!
ReduceTask:
汇聚:
计算级别:按照组group为单位,一组调用一次reduce方法!
并行度:
理想状态:多少组group对应多少个reduceTask
但是,其实一个reduceTask可以线性处理若干组
术语对比关系:
• block > split
– 1:1（默认）
– N:1
– 1:N
• split > map
– 1:1
• map > reduce
– N:1
– M:N
– 1:1
– 1:N
• group(key)>partition（redues task） reduce(){}
– 1:1
– N:1
– M:N
– 1:N? >违背了原语
• partition > outputfile
1、每个block会有map任务
2、block切分为切片，每个切片对应一个map任务，默认一个block一个切片，一个map
3、map默认按行读取切片数据，组成键值对<当前行字节偏移量, “读到的行字符串”>
4、map函数对该键值对进行计算，输出若干键值对。<key, value, partition>
partition指定该键值对由哪个reducer进行处理
5、map输出的kvp写到环形缓冲区，环形缓冲区默认100MB，阈值80%，当环缓达到80%就向磁盘溢写小文件，该小文件首先按照分区号排序，相同分区号的按key进行排序。
6、默认如果落磁盘的小文件达到了3个，则进行归并，归并的大文件也是按分区号排序，相同分区号按照key进行排序。只是一个归并。
7、如果map任务处理完了，它的输出被下载到reducer所在主机
按照HTTP GET的方式下载到reducer：
reducer发送HTTP GET请求到mapper主机下载数据，该过程是洗牌shuffle
8、每个map任务都要经历运行结束洗牌的过程
9、可以设置combinClass，先在map端对数据进行一个压缩，比如10w个<hello,1>压缩为1个<hello, 10w>通过网络IO洗牌，肯定要快很多。一般情况下，combineClass就是一个reducerClass。

开阔眼界：
尽管hadoop框架是java开发的，MapReduce应用不一定得java开发。hadoop streaming允许用户使用可执行文件的方式提供mapper和reducer，创建和执行作业。hadoop pipes是一个跟SWIG兼容的C++ API，用于开发MapReduce应用（不基于JNI）。