理解Hadoop MapReduce：执行过程与编程模型

"这份PDF主要介绍了MapReduce的概念以及其在处理天气数据示例中的应用，同时提到了MapReduce程序的编写，包括mapper和reducer的实现。" MapReduce是Hadoop框架的核心组成部分，它是一种分布式计算模型，用于处理和生成大规模数据集。MapReduce的工作原理分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。 1. Map阶段： 在这个阶段，原始数据被分割成多个小块（split），每个split由一个map任务处理。默认情况下，TextInputFormat将每个数据行视为一个记录，其key为行的偏移量，value为整行文本。在给定的例子中，map函数会解析每一行，提取出年份和温度信息，形成新的key-value对，例如（年份，温度）。这个阶段的输出是一系列中间key-value对，这些对会被排序并分组，以便后续的reduce阶段处理。 2. Reduce阶段： 这个阶段的主要任务是对map阶段产生的中间key-value对进行聚合操作。相同的key会被分到同一个reduce任务，所有对应的value会被收集到一个列表中。在天气数据的例子中，reduce函数会接收这些年份和温度的列表，找出每一年的最高温度，并输出（年份，最高温度）的key-value对。 3. 编写MapReduce程序： 要编写MapReduce程序，你需要实现两个关键函数：`map()`和`reduce()`。`map()`函数负责处理输入数据并生成中间key-value对，而`reduce()`函数则聚合这些中间结果并生成最终输出。在编程时，通常会使用Hadoop提供的特定类，如`Reporter`来报告进度，`OutputCollector`用于收集和发送输出数据。 对于上述天气数据处理，mapper的`map()`函数会解析输入行并创建key-value对，而reducer的`reduce()`函数则会找出每组中的最大温度。这两个函数的实现通常会用到Hadoop提供的基本数据类型，如`LongWritable`、`IntWritable`和`Text`，它们可以方便地进行序列化和反序列化，适应分布式环境的数据交换。 4. 运行MapReduce作业： 要运行自定义的Mapper和Reducer，你需要将它们包含在一个MapReduce作业中，并提交给Hadoop集群执行。作业会自动管理任务调度、数据分发和错误恢复等复杂过程。 MapReduce提供了一种灵活且可扩展的方式来处理大数据，使得开发者能够专注于业务逻辑，而不是底层的分布式系统细节。通过MapReduce，可以高效地处理PB级别的数据，广泛应用于数据分析、日志处理、机器学习等多个领域。