【赵强老师】MapReduce编程案例之求工资总额
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【赵强老师】MapReduce编程案例之求工资总额
Hadoop MapReduce是一个软件框架,基于该框架能够容易地编写应用程序,这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。
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)”,是它们的主要思想,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。它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。当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
MapReduce擅长处理大数据,它为什么具有这种能力呢?MapReduce的思想就是“分而治之”。
Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。“简单的任务”包含三层含义:
一是数据或计算的规模相对原任务要大大缩小;
二是就近计算原则,即任务会分配到存放着所需数据的节点上进行计算;
三是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系。
Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。至于需要多少个Reducer,用户可以根据具体问题,通过在mapred-site.xml配置文件里设置参数mapred.reduce.tasks的值,缺省值为1。
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