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Cloud学习笔记4.MapReduce范式

MapReduce范式什么是MapReduceMap和Reduce源自于FunctionalLanguagemap是一种顺序且独立处理集合中每个元素的元函数reduce是分批处理集

MapReduce 范式

什么是MapReduce

MapReduce源自于Functional Language
《Cloud 学习笔记4.MapReduce 范式》

  • map是一种顺序且独立处理集合中每个元素的元函数
  • reduce分批处理集合元素的元函数

Example : Word Count

我们以以下文档作为样例

Welcome Everyone

Hello Everyone

Map阶段

Map任务会对每个record产生一个键值对(key/value pair)
例如,(Welcome, 1) 这意味着曾经遇到过Welcome这个词
这些record可以相互独立地处理。
《Cloud 学习笔记4.MapReduce 范式》

在这个例子中只有一个Map任务,所以它按顺序处理这些record
当数据量特别巨大时候,这个过程很容易被中断。
《Cloud 学习笔记4.MapReduce 范式》
需要对输入数据集进行分片或拆分,分配给每个镜像或每个独立的Map任务, 并产生输出
《Cloud 学习笔记4.MapReduce 范式》

Reduce

Reduce基于每个键合并、处理中间结果
《Cloud 学习笔记4.MapReduce 范式》

每条记录会根据key的不同,被分配给不同的Reduce任务。通常会使用Hash paritioning算法来分配keyReduce任务根据分配到的key并行地处理、合并中间值。
《Cloud 学习笔记4.MapReduce 范式》


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lmc的
这个家伙很懒,什么也没留下!
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