(function(){var el = document.createElement("script");el.src = "https://lf1-cdn-tos.bytegoofy.com/goofy/ttzz/push.js?0fd7cab5264a0de33b798f00c6b460fb0c1e12a69e1478bfe42a3cdd45db451bbc434964556b7d7129e9b750ed197d397efd7b0c6c715c1701396e1af40cec962b8d7c8c6655c9b00211740aa8a98e2e";el.id = "ttzz";var s = document.getElementsByTagName("script")[0];s.parentNode.insertBefore(el, s);})(window)

mapreduce

古风汉服美女图集

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。


mapreduce
收录说明:
1、本网页并非 mapreduce 官网网址页面,此页面内容编录于互联网,只作展示之用;
2、如果有与 mapreduce 相关业务事宜,请访问其网站并获取联系方式;
3、本站与 mapreduce 无任何关系,对于 mapreduce 网站中的信息,请用户谨慎辨识其真伪。
4、本站收录 mapreduce 时,此站内容访问正常,如遇跳转非法网站,有可能此网站被非法入侵或者已更换新网址,导致旧网址被非法使用,
5、如果你是网站站长或者负责人,不想被收录请邮件删除:i-hu#Foxmail.com (#换@)

前往AI网址导航
© 版权声明

相关文章