mapreducetopn案例
时间: 2023-10-26 20:14:02 浏览: 15
一种常见的MapReduce案例是Word Count,即计算给定文本中每个单词出现的次数。下面是一个使用MapReduce实现Word Count的示例:
假设有一个文本文件,其内容如下:
```
Hello world
Hello Hadoop
Hadoop is a big data platform
```
第一步:Map阶段
将输入文本文件划分为多个数据块,每个数据块由一个Map任务处理。对于每个数据块,Map任务读取数据并将其转换为键值对,其中键是单词,值是1。然后,Map任务将所有键值对写入一个临时文件中,以便在Reduce阶段中进行处理。
对于上面的示例文本文件,Map任务将生成以下键值对:
```
(Hello, 1), (world, 1)
(Hello, 1), (Hadoop, 1)
(Hadoop, 1), (is, 1), (a, 1), (big, 1), (data, 1), (platform, 1)
```
第二步:Shuffle阶段
在Shuffle阶段,MapReduce将键值对按键进行分组,并将它们发送到Reduce任务。在我们的示例中,Shuffle阶段将键值对重新排序为以下形式:
```
(Hello, [1, 1]), (Hadoop, [1, 1]), (world, [1]), (is, [1]), (a, [1]), (big, [1]), (data, [1]), (platform, [1])
```
第三步:Reduce阶段
在Reduce阶段,Reduce任务对相同键的值进行汇总,并将结果写入输出文件。对于我们的示例,Reduce任务将对键值对进行归约,最终生成以下结果:
```
(Hello, 2), (Hadoop, 2), (world, 1), (is, 1), (a, 1), (big, 1), (data, 1), (platform, 1)
```
因此,我们成功地使用MapReduce实现了Word Count。
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