Hadoop Map-Reduce编程模型详解
"该资料是关于Map-Reduce体系架构的介绍,主要涵盖了Map-Reduce编程模型、Mapper和Reducer的功能解析,以及Shuffler的作用,并通过实例展示了Map-Reduce的工作流程。资料来源于DATAGURU专业数据分析网站,日期为2012年9月10日。" Map-Reduce是一种分布式计算模型,由Google于2004年提出,主要用于大规模数据集的并行处理。这一框架借鉴了函数式编程的概念,将复杂问题拆解为两个主要阶段:Map和Reduce,以及一个可选的Shuffle阶段,常用于大数据处理平台如Hadoop。 **Map阶段**: Map阶段是Map-Reduce的核心部分,其思想是“分而治之”。Mapper将输入数据集分割为多个独立的键值对,然后对每个键值对执行用户定义的映射函数。这个阶段的任务可以并行执行,且数据通常在本地节点上处理,以减少网络传输的开销。Mapper输出的一系列中间结果键值对会进一步被处理。 **Reduce阶段**: Reducer则负责聚合Map阶段产生的中间结果。Reducer的数量可以由配置参数`mapred.reduce.tasks`设定,默认为1,但可以根据需求调整。Reducer接收Mapper的输出,通过Shuffle阶段的排序和分区后,对相同键的值进行规约操作,生成最终结果。 **Shuffle阶段**: Shuffle阶段并非必须,但它在处理过程中起着关键作用。它将Mapper的输出按照键进行排序,并将具有相同键的值分组,确保所有属于同一键的数据都会被送到同一个Reducer。这样,Reducer可以对这些数据进行聚合计算,简化处理逻辑。 **Map-Reduce实例**: 在实际应用中,Mapper通常执行数据过滤、转换等操作,Reducer则执行总计、分类或其他聚合操作。例如,一个简单的应用可能涉及Mapper将文本文件中的单词拆分成单个词,Reducer则计算每个词的出现次数。 **监控与调试**: 在Hadoop环境中,可以通过JobTracker界面(如示例中的http://192.168.1.102:50030/jobtracker.jsp)监控Map-Reduce作业的进度和状态,查看作业页面以获取更详细的信息。 Map-Reduce提供了一种强大的工具,使得处理海量数据变得简单和高效,尤其适合大数据分析和互联网应用中的批量处理任务。它的设计理念和实现机制为现代大数据处理框架如Spark和Flink等奠定了基础。
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