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Hadoop之MapReduce

时间:2015-08-05 00:57:12      阅读:234      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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此文章已于 23:19:00 2015/8/4 重新发布到 农民阿姨

Hadoop之MapReduce

MapReduce原理***

技术分享

MapReduce执行过程***

1. map任务处理

1.1 读取输入文件内容,解析成key、value对。对输入文件的每一行,解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。

1.2 写自己的逻辑,对输入的key、value处理,转换成新的key、value输出。

1.3 对输出的key、value进行分区。

1.4 对不同分区的数据,按照key进行排序、分组。相同key的value放到一个集合中。

1.5 (可选)分组后的数据进行归约。

2.reduce任务处理

2.1 对多个map任务的输出,按照不同的分区,通过网络copy到不同的reduce节点。

2.2 对多个map任务的输出进行合并、排序。写reduce函数自己的逻辑,对输入的key、values处理,转换成新的key、value输出。

2.3 把reduce的输出保存到文件中。

数据类型与格式***

Writable接口与序列化机制***

---------------------------加深拓展----------------------

MapReduce的执行过程源码分析

Mapreduce 在多于10PB数据时趋向于变慢

Hadoop之MapReduce

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原文地址:http://www.cnblogs.com/chaoren399/p/4703449.html

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