什么是mapreduce(简称MR)以join 为例讲述 mapreduce的计算过程
时间: 2023-06-14 14:02:54 浏览: 57
MapReduce是一种分布式计算模型,它将大数据集分成小的数据块,然后通过多个计算节点进行并行处理,最后将结果合并起来。MapReduce包含两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。
以join为例,假设我们有两个表,table1和table2,它们都有一个共同的字段ID。我们需要将这两个表按照ID字段进行join操作,得到一个新的表。
在MapReduce中,我们可以将join操作分成两个步骤:Map和Reduce。具体过程如下:
1. Map阶段
在Map阶段,我们需要将两个表中的ID字段提取出来,并将它们作为key,将整个记录作为value。对于table1和table2,我们可以分别进行Map操作,得到两个中间结果。
例如,table1中的一条记录是(ID1, value1),我们需要将它转换成(key=ID1, value=(1, value1)),其中1表示这条记录来自table1;table2中的一条记录是(ID1, value2),我们需要将它转换成(key=ID1, value=(2, value2)),其中2表示这条记录来自table2。
Map操作的输出会被按照key进行分组,得到一个key为ID1的记录组,其中包含了table1和table2中所有ID为ID1的记录。
2. Reduce阶段
在Reduce阶段,我们需要对每个key进行处理,将来自table1和table2的记录进行join操作。
具体来说,我们可以遍历这个key对应的记录组,将其中来自table1的记录和来自table2的记录进行匹配,匹配成功的记录将被输出到最终结果中。
例如,如果我们遍历到了一组key为ID1的记录组,其中包含了(table1, value1)和(table2, value2)两条记录,我们需要将它们进行join操作,得到(key=ID1, value=(value1, value2)),最终输出到结果表中。
Reduce操作的输出就是最终的join结果。
以上就是MapReduce中join操作的计算过程。通过MapReduce,我们可以将大规模数据的处理分成多个小的任务,通过并行处理来提高计算效率。