mapreduce工作流程图
时间: 2023-08-11 11:08:02 浏览: 60
以下是MapReduce的基本工作流程图:
1. Input Reader:读取数据并将其分割成小块,这些小块称为Input Split。
2. Map:将输入分割成一个个的独立的部分,并对每个部分进行映射操作,生成一个键值对的列表。
3. Shuffle:将Map操作的结果进行排序和分组,并按照键值对的键值将它们发送给不同的Reducer。
4. Reduce:对Map输出的每个键值对列表进行操作,生成一个键值对列表作为输出。
5. Output Writer:将Reduce的输出写入到指定的输出数据源中。
整个过程中,Map和Reduce操作都是可以并行执行的,同时也可以在不同的计算机上执行,以提高整个过程的效率。
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mapreduce执行流程图
以下是MapReduce执行流程图:
![MapReduce执行流程图](https://cdn.jsdelivr.net/gh/ChenXuanjie/picgo-repo/img/20211018100344.png)
MapReduce执行流程包括以下步骤:
1. Map阶段:将输入数据按照一定规则分割成若干份,每份交给一个Map任务进行处理,输出<Key,Value>键值对。
2. Shuffle阶段:将Map任务的输出按照Key值重新分配到不同的Reduce任务上进行处理。
3. Reduce阶段:按照Key值将Shuffle阶段的输出进行合并,最终输出结果。
4. 输出结果:将Reduce任务的输出结果写入到指定的输出文件中。
mapreduce流程
MapReduce流程包括以下步骤:
1. Map阶段:将输入数据划分为若干个小的数据块,每个数据块由一个Mapper处理。Mapper会对每个数据块中的数据进行处理,将其转换为一系列键值对。
2. Shuffle阶段:将Mapper输出的键值对按照键进行分组,将相同键的值合并在一起,并将这些组发送给Reducer进行处理。
3. Reduce阶段:Reducer对每个键值对组进行处理,并将处理结果输出到输出文件。
4. 输出结果:将Reducer输出的结果保存到指定的输出文件中。
整个MapReduce流程可以用下图表示:
![MapReduce流程](https://img-blog.csdn.net/20170528234448407?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMTMxMjQxNDQ2/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/70)
其中,Map和Reduce都可以并行运行,使得MapReduce可以高效地处理大规模数据。