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簡(jiǎn)單的介紹一下大數(shù)據(jù)中最重要的MapReduce

2021-02-06    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

簡(jiǎn)單的介紹一下大數(shù)據(jù)中最重要的MapReduce
MapReduce執(zhí)行流程圖

概述

MapReduce是一種分布式計(jì)算模型,由Google提出,主要用于搜索領(lǐng)域,解決海量數(shù)據(jù)的計(jì)算問(wèn)題。

MapReduce是分布式運(yùn)行的,由兩個(gè)階段組成:Map和Reduce,Map階段是一個(gè)獨(dú)立的程序,有很多個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)運(yùn)行,每個(gè)節(jié)點(diǎn)處理一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

Reduce階段是一個(gè)獨(dú)立的程序,有很多個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)運(yùn)行,每個(gè)節(jié)點(diǎn)處理一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

使用

MapReduce框架都有默認(rèn)實(shí)現(xiàn),用戶只需要覆蓋map()和reduce()兩個(gè)函數(shù),即可實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算,非常簡(jiǎn)單。

這兩個(gè)函數(shù)的形參和返回值都是,使用的時(shí)候一定要注意構(gòu)造。

簡(jiǎn)單的介紹一下大數(shù)據(jù)中最重要的MapReduce

執(zhí)行流程(此處舉例說(shuō)明)

  1. 一個(gè)文本(在HDFS上面保存,兩個(gè)block)中每一個(gè)單詞的出現(xiàn)的次數(shù): 
  2.     hello you hello marry 
  3.     hello me really 
  4.             ----->block-1 
  5.              
  6.     hello kate ready 
  7.     xiao wang hello tomcat 
  8.             ----->block-2 

1.獲取每一個(gè)block塊中的文本,遍歷所有,回去其中的一行str

因?yàn)橐y(tǒng)計(jì)的是每一個(gè)單詞i的次數(shù),所以還需要直到文本中有哪些單詞,可以根據(jù)字符串的特點(diǎn),使用split()進(jìn)行切割。

  1. String[] words=str.split(""); 

根據(jù)要求,需將每一個(gè)單詞i轉(zhuǎn)換為的形式,k為單詞本身,v為單詞出現(xiàn)的次數(shù)。

2.因?yàn)閙r的計(jì)算是分布式的 ,每一個(gè)map(稱之為一個(gè)mapper task)計(jì)算其中的一個(gè)block塊數(shù)據(jù)。

  1. map階段: 
  2.     輸入 
  3.         k1,偏移量,v1,當(dāng)前行文本內(nèi)容 
  4.         map()函數(shù)操作 
  5.     輸出 
  6.         k2,具體單詞,v2,單詞對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)項(xiàng),比如次數(shù) 
  7.     輸出 
  1. shuffle階段 
  2. 研究后發(fā)現(xiàn),如果按照這種方式向reduce輸出數(shù)據(jù)的時(shí)候,會(huì)有 
  3. 大量的冗余數(shù)據(jù)。 
  4. 比如map階段之后有5個(gè)hello,則輸出,,
  5. ,5次,實(shí)際上會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)造成一定的壓力,能不能對(duì) 
  6. 這5個(gè)進(jìn)行一個(gè)進(jìn)入reduce之前的本地組合?比如成為 
  7. 或者
  8. 這個(gè)過(guò)程成為shuffle,洗牌重組階段,達(dá)到上述的結(jié)果,稱之為規(guī)約。 
  9. >>>shuffle階段,也就是對(duì)map的輸出進(jìn)行重新洗牌: 
  10. 分區(qū)、分組、排序 
  11. ...===> 
  1. reduce階段 
  2. 接收map的輸出結(jié)果 
  3. 對(duì)這個(gè)結(jié)果進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì),針對(duì)values,進(jìn)行簡(jiǎn)單的累加,計(jì)算得出key 
  4. 對(duì)應(yīng)的次數(shù) 
  5. reduce針對(duì)一個(gè)key調(diào)用一次reduce()函數(shù) 
  6. =====>reduce 階段 
  7. 輸入 
  8.     K2,就是map的輸出的K2,V2s是map經(jīng)過(guò)shuffle之后的結(jié)果集 
  9.     reduce()函數(shù)操作 
  10. 轉(zhuǎn)化為   

經(jīng)過(guò)上述操作之后,系統(tǒng)會(huì)將計(jì)算結(jié)果輸出給用戶,一般會(huì)先存儲(chǔ)(落地)到hdfs,然后反饋給用戶。

到此為止,MapReduce執(zhí)行完畢,接下來(lái)就可以進(jìn)行大數(shù)據(jù)的其他一系列操作了。

當(dāng)前題目:簡(jiǎn)單的介紹一下大數(shù)據(jù)中最重要的MapReduce
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