mapreduce任务流
时间: 2023-10-26 08:40:26 浏览: 40
MapReduce是一种分布式计算模型,用于处理大规模数据集。它通过将任务分解为一系列独立的任务,使得大规模数据集的处理变得简单和高效。MapReduce任务流程包括以下步骤:
1. 输入分片:MapReduce将输入数据集分成多个片段,每个片段的大小通常是64MB到128MB。
2. Map阶段:在这个阶段,MapReduce会将输入分片传递给一组Map任务,每个Map任务都会处理一个输入分片。Map任务会对输入分片进行处理并生成一系列的键值对。
3. 分区:生成的键值对将被传递到分区函数中,分区函数将根据键的哈希值将键值对分配给不同的Reduce任务。
4. Shuffle阶段:在这个阶段,MapReduce会将分区后的数据传递给一组Reduce任务。Reduce任务会对数据进行排序和合并,并生成最终的输出结果。
5. Reduce阶段:在这个阶段,Reduce任务会对Shuffle阶段输出的结果进行最终的处理,并将结果写入输出文件。
6. 输出:最终结果将被写入输出文件中。
以上就是MapReduce任务流程的基本步骤,它可以很好地处理大规模数据集的计算需求。
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1. 编写Mapper和Reducer函数:首先,你需要编写一个Mapper函数和一个Reducer函数。Mapper函数负责将输入数据映射为(Key, Value)对,而Reducer函数负责对Mapper输出的(Key, Value)对进行聚合。
2. 使用Hadoop Streaming运行MapReduce任务:然后,你可以使用Hadoop Streaming来运行这个MapReduce任务。你需要指定Mapper和Reducer函数的路径,并指定输入和输出的文件路径。
3. 运行MapReduce任务:最后,你可以运行MapReduce任务。Hadoop Streaming会读取输入文件,并将其作为标准输入流提供给Mapper函数。然后,Mapper函数将输出键值对写入标准输出流。Reducer函数将接收Mapper函数的输出,并进行聚合操作。最后,聚合结果将写入输出文件。
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