mapreduce有几个阶段,作用是什么
时间: 2024-01-11 10:25:32 浏览: 41
MapReduce一般包括以下阶段:
1. 分片(Input Splitting):将输入数据划分成若干个数据块(Input Split),每个数据块的大小一般为HDFS块大小的整数倍。分片的目的是为了并行处理数据。
2. 映射(Map):将输入数据块中的每个记录(Record)映射成若干个键值对(Key-Value Pair),并进行初步处理和过滤。映射的结果会被分组(Shuffle)到不同的Reduce任务中。
3. 分组(Shuffle):将Map任务的输出结果按照键(Key)进行分组,每个组中的所有键值对都具有相同的键。分组的结果会被发送到Reduce任务所在的节点上。
4. 排序(Sorting):对每个分组中的键值对进行排序,以便Reduce任务能够对它们进行逐个处理。排序的过程是在Map任务和Reduce任务之间进行的。
5. 规约(Combiner,可选):对Map任务的输出结果进行局部聚合,以减少数据在MapReduce过程中的传输量。规约的过程类似于Reduce任务的过程,但是规约只是对Map任务的输出结果进行局部聚合,而不是对所有Map任务的输出结果进行全局聚合。
6. 归约(Reduce):对每个分组中的键值对进行逐个处理,生成最终的计算结果。Reduce任务的输出结果会被写入到HDFS中。
7. 输出(Output):将Reduce任务的输出结果写入到指定的输出目录中,作为最终的计算结果。
以上是MapReduce的典型执行流程,不同的应用场景可能会有所不同。总的来说,MapReduce的作用是将大规模数据处理任务分解成多个小任务,并且在分布式计算环境中执行这些任务,最终将计算结果汇总起来,以实现高效的数据处理和分析。
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