mapreduce,mapreduce工作流程
mapreduce,mapreduce工作流程
1、hadoop是基于建立在多个计算集群组上的，而Mapreduce是hadoop中提供的实现方法，map和reduce函数实现拆分和整合。不知道你要做的是数据挖掘方面的还是数据仓库方面的工作，大数据的应用是因为hadoop可以处理海量的数据。
1、mapreduce工作流程如下：输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身。
2、上面描述的过程是从数据流角度看。而从系统角度看，MapReduce运行用户编写的应用程序过程如下：用户启动MapReduce后，程序会被部署到不同的机器上去。
3、其实，一次mapreduce过程就包括上图的6个步骤，input、splitting、mapping、shuffling、redecing、final redult。
4、首先hadoop框架要求程序员将函数分成两部分，即map和reduce函数。map阶段：就是将输入通过map函数处理得出中间结果并通过hadoop框架分配到不同的reduce。reduce阶段：就是将中间结果通过reduce函数处理得到最后的结果。
5、JobClient：运行于client node，负责将MapReduce程序打成Jar包存储到HDFS，并把Jar包的路径提交到Jobtracker，由Jobtracker进行任务的分配和监控。
6、分为2个步骤，map和reduce，map专门负责对每个数据独立地同时地打标签，框架会对相同标签的数据分成一组，reduce对分好的那些组数据做累计计算。
1、读音 英 [riprdjus] 美 [riprdus]意思 v. 再生；复制；生殖v. (动词)详细解释 reproduce的基本意思是“复制”。
2、MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念Map（映射）和Reduce（归约），和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
3、概念Map(映射)和Reduce(化简)，和他们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。他极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
4、Hadoop是用来开发分布式程序的架构，是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。MapReduce是用来做大规模并行数据处理的数据模型。
v. 再生；复制；生殖v. (动词)详细解释 reproduce的基本意思是“复制”。可表示“繁殖后代”“翻印”“再版”“再生”等。reproduce可用作及物动词，也可用作不及物动词。用作及物动词时接名词或代词作宾语。
概念Map(映射)和Reduce(化简)，和他们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。他极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
MapReduce是一个简化的并行处理框架，是因为它把所有数据看作一系列的关键值对（Key-Value Pairs）。把数据都看作关键值对（KV）是一种简化，但是这种简化的计算平台在实际当中可以解决大量不同的分布计算问题。
hadoop是什么意思？Hadoop是具体的开源框架，是工具，用来做海量数据的存储和计算的。
例如，谷歌大规模地部署了分布式计算框架MapReduce，并开发了用于数据处理的框架Hadoop，能够在多个节点上同时处理海量数据。
1、输入：输入数据分为键/值对，由集群中的每个节点处理。映射函数：使用输入数据中的每个键/值对来调用用户定义的映射函数，以生成一组中间键/值对。Shuffle：将中间的键/值对分组，并将其发送到正确的节点。
2、mapreduce工作流程如下：输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身。
3、Shuffle先后分为Map端Shuffle和Reduce端Shuffle Map端Shuffle经历如下过程 输入数据是由RecordReader处理得到的key-value，然后给到Map任务，Map函数由用户自定义，输出是list(key， value)。
4、MapReduce是分布式计算框架，由Google提出，主要用于解决海量数据的计算问题。 MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。
5、其实，一次mapreduce过程就包括上图的6个步骤，input、splitting、mapping、shuffling、redecing、final redult。
