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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于部门工作规范的问题,于是小编就整理了2个相关介绍部门工作规范的解答,让我们一起...
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于mapreduce工作原理的问题,于是小编就整理了3个相关介绍mapReduce工作原理的解答,让我们一起看看吧。
MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 瑭锦TANJURD总结在Google,MapReduce用在非常广泛的应用程序中,包括“分布grep,分布排序,web连接图反转,每台机器的词矢量,web访问日志分析,反向索引构建,文档聚类,机器学习,基于统计的机器翻译...”值得注意的是,MapReduce实现以后,它被用来重新生成Google的整个索引,并取代老的ad hoc程序去更新索引。
是大数据技术应用基础主要涉及以下几个方面:
1. 数据***集:是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互联网各个角落的数据。数据***集需要用到各种数据抓取工具、数据抽取工具等。
2. 数据存储:大数据的存储和管理需要使用大规模的分布式存储系统,如Hadoop的HDFS等。这些分布式存储系统可以有效地管理大量的数据,并提供数据存储、备份、容错等功能。
3. 数据处理:大数据的处理主要包括数据清洗、数据转换、数据聚合等操作。这些操作可以使用各种数据处理工具,如MapReduce、Spark等。
4. 数据分析和挖掘:大数据的分析和挖掘主要使用各种数据分析算法和工具,如机器学习、数据挖掘等。通过对数据的分析,可以发现数据中的规律、趋势和模式,从而为决策提供支持。
5. 数据可视化:将大数据的分析结果以图形、图表等形式展示出来,以便更好地理解和解释数据。数据可视化需要使用各种可视化工具和技术,如Tableau、PowerBI等。
总的来说,大数据技术应用基础是一个涉及多个领域的综合性技术体系,需要结合实际应用场景进行深入研究和探索。
mapreduce主要由以下四个阶段组成:
1、split阶段:
此阶段,每个输入文件被分片输入到map。如一个文件有200M,默认会被分成2片,因为每片的默认最大值和每块的默认值128M相同。
如果输入为大量的小文件,则会造成过多的map数,导致效率下降,可***用压缩输入格式CombineFileInputFormat。
2、map阶段:
此阶段,执行map任务。map数由分片决定,若要增加map数,可增大mapred.map.tasks,若减少map数,可增大mapred.min.split.size。
3、shuffle阶段:
此阶段,将map的输出经过“整理”后给到reduce,也称为“混洗”。分为map端操作和reduce端操作。
在map端,map的输出先写入缓存,当每次缓存快满时,由缓存“溢写”至磁盘,每次溢写都先进行“分区”,并对每个分区的数据进行“排序”和“合并”(可选)。一般会产生多个溢写的文件,这些文件会在map端先被“归并”为一个大的磁盘文件,通知reduce任务来领取自己的分区。
在reduce端,每个reduce任务会从多个map任务领取文件,然后将这些文件进行“归并”,交给reduce任务。
合并(combine)和归并(merge)的区别:对于两个键值对<“a”,1>和<“a”,1>,如果合并,会得到<“a”,2>,即复用reduce的逻辑(也可以自己实现combiner类);如果归并,会得到<“a”,<1,1>>。combine为可选,可通过调用 job.setCombinerClass(MyReduce.class)设置这一操作。
4、reduce阶段:
执行reduce任务。reduce数量由分区数决定,结果文件的数量也由此决定,且记录默认按key升序排列。reduce数量可通过mapred.reduce.tasks设置,或在代码中调用job.setNumReduceTasks(int n)方法。
到此,以上就是小编对于mapreduce工作原理的问题就介绍到这了,希望介绍关于mapreduce工作原理的3点解答对大家有用。