大数据技术与应用4-4MapRuduce

MapReduce是Hadoop系统核心组件之一，它是一种可用于大数据并行处理的计算模型、框架和平台，主要解决海量数据的计算，是目前分布式计算模型中应用较为广泛的一种。

MapReduce概述

MapReduce的核心思想是“分而治之”。所谓“分而治之” 就是把一个复杂的问题，按照一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的结果，把各部分的结果组成整个问题的结果，这种思想来源于日常生活与工作时的经验，同样也完全适合技术领域。

核心思想

MapReduce作为一种分布式计算模型，它主要用于解决海量数据的计算问题。使用MapReduce操作海量数据时，每个MapReduce程序被初始化为一个工作任务，每个工作任务可以分为Map和Reduce两个阶段

Map阶段：负责将任务分解，即把复杂的任务分解成若干个“简单的任务”来并行处理，但前提是这些任务没有必然的依赖关系，可以单独执行任务。

Reduce阶段：负责将任务合并，即把Map 阶段的结果进行全局汇总点击此处输入文字。

MapReduce核心思想：MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。即使用户不懂分布式计算框架的内部运行机制，但是只要能用Map和Reduce思想描述清楚要处理的问题，就能轻松地在Hadoop集群上实现分布式计算功能。

MapReduce概述： MapReduce编程模型 MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行运算。使用MapReduce执行计算任务的时候，每个任务的执行过程都会被分为两个阶段，分别是Map和Reduce，其中Map阶段用于对原始数据进行处理， Reduce阶段用于对Map阶段的结果进行汇总，得到最终结果。

MapReduce工作原理： MapReduce框架要是由 Map和Reduce阶段来实现计算的，那么这两个阶段内部是如何协同工作的呢？

MapReduce工作原理 MapReduce工作过程分片、格式化数据源执行MapTask 执行Shuffle过程执行ReduceTask 写入文件

MapReduce工作原理 MapTask工作原理 MapTask作为MapReduce工作流程前半部分，它主要经历5个阶段，分别是Read阶段、Map阶段、Collect阶段、Spill阶段和Combiner阶段。

MapReduce工作原理 Reduce Task工作原理 ReduceTask的工作过程主要经历了5个阶段，分别是Copy阶段、 Merge阶段、Sort阶段、Reduce阶段和Write阶段。

MapReduce工作原理 Shuffle工作原理 Shuffle是MapReduce的核心，它用来确保每个reducer的输入都是按键排序的。它的性能高低直接决定了整个MapReduce程序的性能高低，map和 reduce阶段都涉及到了shuffle机制。

Shuffle是MapReduce的核心，它用来确保每个reducer的输入都是按键排序的。它的性能高低直接决定了整个MapReduce程序的性能高低，map和 reduce阶段都涉及到了shuffle机制。

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