MapReduce的计算逻辑图
时间: 2024-06-13 13:07:36 浏览: 12
根据提供的引用内容,MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,它的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和MapReduce自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个 Hadoop 集群上。下面是MapReduce的计算逻辑图:
```
Map阶段 Shuffle阶段 Reduce阶段
输入数据 ----------> 分片 ----------> Map任务输出 ----------> 分区 ----------> Reduce任务输入 ----------> Reduce任务输出
```
MapReduce的计算逻辑图可以分为三个阶段:Map阶段、Shuffle阶段和Reduce阶段。在Map阶段,输入数据被分片,然后由多个Map任务并行处理,输出结果。在Shuffle阶段,Map任务的输出结果被分区,按照分区的结果进行排序,并将结果传输给Reduce任务。在Reduce阶段,Reduce任务接收到Shuffle阶段传输过来的数据,进行处理并输出结果。
相关问题
问题:庞大的数据源将从本地上传到HDFS上,被逻辑切分多个块,然后进行分布式并行计算统计总流量。如何基于MapReduce计算框架实现上述业务,要求给出具体实现过程以及过程示意图
实现过程:
1. 数据源上传到HDFS上,通过Hadoop提供的hdfs命令或者其他工具上传数据。
2. 使用MapReduce计算框架实现数据的统计总流量。
a. Mapper阶段:Map函数将每个数据块的数据按照指定的分隔符进行切分,将切分后的数据作为key-value键值对输出,其中key为某个指定的统计字段,value为该字段所对应的值。
b. Reducer阶段:Reduce函数将Mapper输出的key-value键值对按照key进行分组,对同一组的value值进行累加求和,输出最终结果。
3. 提取输出结果:将MapReduce任务输出的结果通过Hadoop提供的hdfs命令或者其他工具提取出来。
过程示意图:
![MapReduce计算框架示意图](https://img-blog.csdn.net/20170315103113543?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZHNuXzIzMDg2NzE0/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/70)
问题:庞大的数据源将从本地上传到HDFS上,被逻辑切分多个块,然后进行分布式并行计算统计总流量。如何基于MapReduce计算框架实现上述业务,要求给出具体实现过程以及过程示意图(无需代码)。
回答:基于MapReduce计算框架实现上述业务的具体过程如下:
1. 将庞大的数据源从本地上传到HDFS上。
2. 设计Map函数,将每个数据块中的数据按照指定的分隔符进行切分,并将每个数据块中的数据转化为键值对的形式,其中键为数据所属的日期,值为该日期的流量。
3. 设计Reduce函数,将Map函数输出的键值对按照键进行分组,然后对每组数据进行累加,得到该日期的总流量,并输出键值对,其中键为日期,值为该日期的总流量。
4. 执行MapReduce任务,框架会将输入数据划分为多个数据块,每个数据块会被分配给一个Map任务,在Map任务中,数据会被按照指定的分隔符进行切分,并转化为键值对的形式,然后输出给Reduce任务处理。Reduce任务会对Map任务输出的数据进行分组、累加操作,得到每个日期的总流量,并输出键值对。
5. 最终,Reduce任务的输出结果会被写入HDFS中的指定目录,作为MapReduce任务的最终结果。
以下是基于MapReduce计算框架实现上述业务的过程示意图:
![MapReduce计算框架实现示意图](https://img-blog.csdn.net/20180825161843201?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZlbmRvcl9zb2Z0d2FyZV9jb2Rl/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80)
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