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mapreduce过程 reduce mapreduce

mapreduce过程（hadoop的mapreduce常见算法案例有几种）

admin admin 发表于2023-09-13 06:39:52 浏览35 评论0

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hadoop的mapreduce常见算法案例有几种

基本MapReduce模式 计数与求和问题陈述: 有许多文档，每个文档都有一些字段组成。需要计算出每个字段在所有文档中的出现次数或者这些字段的其他什么统计值。例如，给定一个log文件，其中的每条记录都包含一个响应时间，需要计算出平均响应时间。解决方案:让我们先从简单的例子入手。在下面的代码片段里，Mapper每遇到指定词就把频次记1，Reducer一个个遍历这些词的集合然后把他们的频次加和。 1 class Mapper 2 method Map(docid id, doc d) 3 for all term t in doc d do 4 Emit(term t, count 1) 5 6 class Reducer 7 method Reduce(term t, counts , H{j})应用：文本分析，市场分析参考资料：Lin J. Dyer C. Hirst G. Data Intensive Processing MapReduce用MapReduce 表达关系模式在这部分我们会讨论一下怎么使用MapReduce来进行主要的关系操作。筛选（Selection）1 class Mapper2 method Map(rowkey key, tuple t)3 if t satisfies the predicate4 Emit(tuple t, null)投影（Projection）投影只比筛选稍微复杂一点，在这种情况下我们可以用Reducer来消除可能的重复值。1 class Mapper2 method Map(rowkey key, tuple t)3 tuple g = project(t) // extract required fields to tuple g4 Emit(tuple g, null)5 6 class Reducer

MapReduce程序在运行过程中所启动的Reduce任务数量由什么因素决定

  1. Hadoop为每个split创建一个map任务，split的多少决定了map任务的数目；

  2. 最优的reduce任务个数取决于集群中可用的reduce任务槽（slot）的数目。

hadoop mapreduce 进程有哪些

首先hadoop框架要求程序员将函数分成两部分，即map和reduce函数。map阶段：就是将输入通过map函数处理得出中间结果并通过hadoop框架分配到不同的reduce。reduce阶段：就是将中间结果通过reduce函数处理得到最后的结果。 以wordcount为例，在map阶段，map函数在每个单词后面加上一个1；在reduce阶段，reduce函数将相同单词后面的1都加起来。其中hadoop框架实现过程中的排序，分配等，当然这些也可以通过自定义的函数来控制。

是否所有的mapreduce程序都需要经过map和reduce这两个过程，如果不是，请举例说明

不是。对于关系的选择运算，只需要Map过程就能实现，对于关系R 中的每个元组t,检测是否是满足条件的所需元组，如果满足条件，则输出键值对《,》,也就是说，键和值都是t。这时的Reduce函数就只是一个恒等式，对输入不做任何变换就直接输出。

mapreduce运行过程

一个Map/Reduce作业（job）通常会把输入的数据（inputfile）切分为若干独立的数据块（splits），然后由map任务（task）以完全并行的方式处理它们。Map/Reduce框架会对map的输出做一个Shuffle操作，Shuffle操作的后的结果会输入给reduce任务。整个Map/Reduce框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。Map/Reduce计算集群由一个单独的JobTracker（master）和每个集群节点一个TaskTracker（slave）共同组成。JobTracker负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务会被分派到不同的TaskTracker上去执行，JobTracker会监控它们的执行、重新执行已经失败的任务。而TaskTracker仅负责执行由JobTracker指派的任务。提交作业的过程如下。map/reduce程序通过runJob()方法新建一个JobClient实例;。向JobTracker请求一个新jobID，通过JobTracker的getNewJobId()获取。检查作业输入输出说明。如果没有指定输出目录或者输出目录已经存在，作业将不会被提交，map/reduce程序；输入作业划分split，如果划分无法计算（如：输入路径不存在），作业将不会被提交，错误返回给map/reduce程序。将运行作业所需要的资源（作业的jar文件、配置文件、计算所得的输入划分）复制到一个以作业ID命名的目录中。通过调用JobTracker的submitJob()方法，告诉JobTracker作业准备提交。JobTracker将提交的作业放到一个内部队列中，交由作业调度器进行调度，并对其进行初始化。创建Map任务、Reduce任务：一个split对应一个map，有多少split就有多少map;Reduce任务的数量由JobConf的mapred.reduce.tasks属性决定。TaskTracker执行一个简单的循环，定期发送心跳（heartbeat）给JobTracker。

请简要描述Hadoop计算框架MapReduce的工作原理

分为2个步骤，map和reduce，map专门负责对每个数据独立地同时地打标签，框架会对相同标签的数据分成一组，reduce对分好的那些组数据做累计计算。我们只要分别实现map和reduce就可以了

2用数据可视化方法解释+Hadoop/MapReduce的任务执行过程

摘要希望这个可以帮到你:

hadoop2.x的三大核心：mapreduce 、hdfs以及yarn ，其中核心之一mapreduce，利用了分而治之的思想，Map（映射）和 Reduce（归约），分布式多处理然后进行汇总的思想，

咨询记录 · 回答于2021-11-11

2用数据可视化方法解释+Hadoop/MapReduce的任务执行过程。

很高兴为你解答，正在为你输入答案，稍等哦亲！

亲～这是那个课程的问题呢

数据科学

亲亲，抱歉哈！我是学财会的，对这方面的知识不是很了解

看见这一堆数据咱也看不懂

希望这个可以帮到你:

hadoop2.x的三大核心：mapreduce 、hdfs以及yarn ，其中核心之一mapreduce，利用了分而治之的思想，Map（映射）和 Reduce（归约），分布式多处理然后进行汇总的思想，

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