3、 给出一个例子,写出 MapReduce 详细过程(包括细化的中间的 Shuffle 过程)
时间: 2024-03-04 21:50:14 浏览: 202
MapReduce Shuffle 过程图解 Xmind文件
假设有一个大型的文本文件,需要统计其中每个单词出现的次数。这个任务可以使用 MapReduce 来实现,具体过程如下:
1. Map 阶段:
将大型文本文件分成若干个小块,每个小块交给不同的 Map 任务进行处理。每个 Map 任务的输入是一个小块文本文件的内容,输出是一系列键值对,其中键是每个单词,值是该单词在该小块文本文件中出现的次数。例如,对于一个小块文本文件的内容为 "Hello World Hello",Map 任务的输出为:
("Hello", 2)
("World", 1)
2. Shuffle 阶段:
将所有 Map 任务的输出按照键值对中的键进行分组,即将所有具有相同键的键值对放在同一组中。在这个例子中,所有具有相同键的键值对就是所有出现次数相同的单词,例如所有出现次数为 2 的单词就放在一组中。
3. Reduce 阶段:
对于每个分组,使用一个 Reduce 任务来处理。Reduce 任务的输入是一个键和一个值的列表,其中键是相同的单词,值是该单词在所有小块文本文件中出现的总次数。Reduce 任务的输出是一个键值对,其中键是输入键,值是该键出现的总次数。例如,对于所有出现次数为 2 的单词的分组,Reduce 任务的输出为:
("Hello", 2)
最终,所有 Reduce 任务的输出会被合并,得到每个单词在整个文本文件中出现的总次数。
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