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MapReduce的计算模型(编程模型)
作者:手机用户2602938185 | 来源:互联网 | 2024-09-26 11:53
MapReduce的主要应用场景可以转化为MR任务的条件:问题必须可以拆分子问题必须独立数据结构能够满足key-value的这样的模式常见场景:
MapReduce的主要应用场景
可以转化为MR任务的条件:
问题必须可以拆分
子问题必须独立
数据结构能够满足key-value的这样的模式
常见场景:
计数与求和,如:日志查询、统计分析
整理归类,如:构建倒排索引,ETL(Extract-Transform-Load 用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、交互转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。)、数据查询校验
分布式任务执行,如:性能测试
排序,排重,如:数据分析,ETL
关系运算,如:连接、投影
图处理,如:网页索引,图分析
MapReduce的不适用的场景
任务之间有结果依赖,如 斐波那契数列 Fn=F(n-1)+F(n-2)
处理需要及时相应的任务,高并发请求的任务
MapReduce开发基本思路和流程
思路
任务是否可以拆分?
子任务是否独立?
树立业务需求,将数据需求转化为(K,V)模式
选择设计K和V
设计K和V的经过map和reduce的变换过程,一次迭代不够则需要多次
流程
继承Mapper类,实现map函数
继承Reducer类,实现reduce函数
设置Job相关信息
提交Job运行
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分布式
数据分析
并发
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蜡笔小新 2024-09-24 17:24:14
手机用户2602938185
这个家伙很懒,什么也没留下!
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