mapreduce的运行架构与流程
时间: 2024-06-12 07:05:18 浏览: 14
MapReduce是一种分布式计算模型,它主要用于处理大规模数据集。MapReduce的运行架构与流程如下:
1. 数据分片:将大规模数据集分成若干个数据块,每个数据块的大小通常为64MB或128MB。
2. Map阶段:将分割后的数据块分配给不同的计算节点,每个计算节点执行相同的Map函数,将输入数据转换成一系列的<key, value>键值对。
3. Shuffle阶段:将所有的<key, value>键值对按照key值进行排序,并将具有相同key值的键值对分配到同一个Reduce节点上。
4. Reduce阶段:Reduce节点对分配到自己的<key, value>键值对进行聚合处理,最终输出结果。
MapReduce的运行流程如下图所示:
![MapReduce运行流程](https://img-blog.csdn.net/20161021142627689)
1. 输入数据被分割成若干个数据块,每个块被分配到一个Map节点上。
2. Map节点对输入数据进行处理,输出一系列的<key, value>键值对。
3. 所有的<key, value>键值对按照key值进行排序,并将具有相同key值的键值对分配到同一个Reduce节点上。
4. Reduce节点对分配到自己的<key, value>键值对进行聚合处理,最终输出结果。
总的来说,MapReduce的运行流程可以分为两个阶段,即Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段中,数据被划分成若干个数据块,每个数据块被分配到一个Map节点上进行处理,输出一系列的<key, value>键值对。在Reduce阶段中,所有的<key, value>键值对按照key值进行排序,并将具有相同key值的键值对分配到同一个Reduce节点上进行处理,最终输出结果。
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