MapReduce原理

MapReduce简介

1. MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。
2. MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。

MapReduce执行流程

MapReduce原理

 

MapReduce的执行步骤：

 

1、Map任务处理

 

　　1.1 读取HDFS中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数。                <0,hello you>   <10,hello me>                    

 

　　1.2 覆盖map()，接收1.1产生的<k,v>，进行处理，转换为新的<k,v>输出。　　　　　　　　　　<hello,1> <you,1> <hello,1> <me,1>

 

　　1.3 对1.2输出的<k,v>进行分区。默认分为一个区。

 

　　1.4 对不同分区中的数据进行排序（按照k）、分组。分组指的是相同key的value放到一个集合中。　排序后：<hello,{1,1}><me,{1}><you,{1}>

 

　　1.5 （可选）对分组后的数据进行归约。

 

2、Reduce任务处理

 

　　2.1 多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点上。

 

　　2.2 对多个map的输出进行合并、排序。覆盖reduce函数，接收的是分组后的数据，实现自己的业务逻辑，　<hello,2> <me,1> <you,1>

 

　　　　处理后，产生新的<k,v>输出。

 

　　2.3 对reduce输出的<k,v>写到HDFS中。