mapreduce中天龙八部概述

MapReduce是一种分布式计算模型，它的核心思想是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在Hadoop集群上。天龙八部是MapReduce的具体实现过程，分为八个步骤：map、shuffle、sort、reduce、combine、merge、output 。

相关问题

mapreduce概述

MapReduce是一种用于处理和生成大规模数据集的编程模型和算法。它的设计目标是实现可扩展性，允许在分布式计算集群中使用成千上万台计算机并行地处理大量数据。

在MapReduce中，数据处理任务被分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段中，数据集被划分为一组输入对，每个输入对包含一个键和一个值。然后，通过调用用户定义的Map函数，将输入对转换为中间键/值对。这一步使用多台计算机并行进行处理。

在Reduce阶段中，通过调用用户定义的Reduce函数将中间键/值对组合成最终输出结果。Reduce函数负责将具有相同键的中间结果进行合并，以生成最终的输出结果。这一步也可以并行处理，以提高处理速度。

MapReduce的优点在于它的可扩展性和容错性。由于任务可以并行处理，因此可以轻松地将更多的计算机添加到计算集群中，以处理更大规模的数据。此外，如果某个计算机发生故障，MapReduce可以自动将任务重新分配给其他可用的计算机，以保证任务的完成。这种容错性使得MapReduce非常适合于大规模数据处理。

总的来说，MapReduce是一种基于分布式计算的编程模型和算法，能够高效地处理和生成大规模数据集。它的可扩展性和容错性使其成为当前大数据处理领域中最重要和最常用的工具之一。

mapreduce求平均值任务概述

MapReduce求平均值的任务概述如下：

1. Map阶段：将输入数据分割成若干个小数据块，每个小数据块由一个Map任务处理。Map任务将输入数据解析成键值对，其中键表示数据的某个特征，值表示该特征对应的数值。然后，Map任务对每个键值对进行处理，将其转换为新的键值对，其中键仍然表示数据的某个特征，值则表示该特征对应的数值和1。

2. Combiner阶段：Combiner是可选的，其作用是在Map任务本地对输出结果进行合并，以减少数据传输量。对于本任务，Combiner可以将每个键对应的数值和计数值进行累加。

3. Shuffle阶段：将Map任务的输出结果按照键进行分组，将同一键的所有值发送到同一个Reduce任务中进行处理。这个过程就是shuffle。

4. Reduce阶段：Reduce任务接收到Map任务输出的键值对后，对每个键的所有值进行累加，并将累加结果除以计数值，得到该键对应的平均值。

以下是一个Python实现的MapReduce求平均值的例子：

from mrjob.job import MRJob

class MRMean(MRJob):
    
    def mapper(self, _, line):
        # 解析输入数据
        data = line.strip().split(',')
        key = data[0]
        value = float(data[1])
        # 输出键值对
        yield key, (value, 1)
    
    def combiner(self, key, values):
        # 对每个键的所有值进行累加
        total = 0
        count = 0
        for value, cnt in values:
            total += value
            count += cnt
        # 输出键值对
        yield key, (total, count)
    
    def reducer(self, key, values):
        # 对每个键的所有值进行累加，并计算平均值
        total = 0
        count = 0
        for value, cnt in values:
            total += value
            count += cnt
        mean = total / count
        # 输出结果
        yield key, mean

if __name__ == '__main__':
    MRMean.run()