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复习记录一:MapReduce_mapreduce复习资料
作者:我家自动化 | 2024-06-11 05:53:27
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mapreduce复习资料
介绍
MapReduce
的核心思想是“分而治之”,,适用于大量复杂的任务处理场景。
Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个小任务来并行处理,可以进行拆分的前提是这些小任务可以可以并行计算,彼此之间没有依赖关系。
Reduce负责“合”,即对Map阶段的结果进行汇总。
MapReduce运行在yarn集群。
1.ResourceManager。
2.NodeManager。
MapReduce编程规范
Map阶段2个步骤
设置InputFormat类,将数据切分成键值对,输入到第二步。
自定义Map逻辑,将第一步的结果转换为另外的键值对,输出结果。
shuffle阶段4个步骤
对输出的键值对进行分区。
对不同分区的数据按照相同key排序。
(可选)对分组过的数据初步规约,降低数据的网络拷贝。
对数据进行分组,相同key的value放在一组。
Reduce阶段2个步骤
对多个Map任务的结果进行排序以及合并,编写Reduce函数实现自己的逻辑,对输入的键值对进行处理,转为新的键值对输出。
设置OutputFormat处理并保存Reduce输出的键值对数据。
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