2021-02-06 分類: 網(wǎng)站建設(shè)
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。
- 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):
- hello you hello marry
- hello me really
- ----->block-1
- hello kate ready
- xiao wang hello tomcat
- ----->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。
- 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)。
- map階段:
- 輸入
- k1,偏移量,v1,當(dāng)前行文本內(nèi)容
- map()函數(shù)操作
- 輸出
- k2,具體單詞,v2,單詞對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)項(xiàng),比如次數(shù)
- 輸出
- shuffle階段
- 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 - 大量的冗余數(shù)據(jù)。
- 比如map階段之后有5個(gè)hello,則輸出
, , , , 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) - 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 或者 . - 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。
- >>>shuffle階段,也就是對(duì)map的輸出進(jìn)行重新洗牌:
- 分區(qū)、分組、排序
...===>
- reduce階段
- 接收map的輸出結(jié)果
- 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
- 對(duì)應(yīng)的次數(shù)
- reduce針對(duì)一個(gè)key調(diào)用一次reduce()函數(shù)
- =====>reduce 階段
- 輸入
- K2,就是map的輸出的K2,V2s是map經(jīng)過(guò)shuffle之后的結(jié)果集
- reduce()函數(shù)操作
- 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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