MapReduce详解
Posted
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了MapReduce详解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1 MapReduce是什么
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。这个定义里面有着这些关键词,
一是软件框架,二是并行处理,三是可靠且容错,四是大规模集群,五是海量数据集。
2 MapReduce做什么
MapReduce擅长处理大数据,它为什么具有这种能力呢?这可由MapReduce的设计思想发觉。MapReduce的思想就是“分而治之”。
(1)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。
(2)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。
一个比较形象的语言解释MapReduce:
我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架,我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多,数书就更快。
现在我们到一起,把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。
3 MapReduce工作机制
实体一:客户端,用来提交MapReduce作业。
实体二:JobTracker,用来协调作业的运行。
实体三:TaskTracker,用来处理作业划分后的任务。
实体四:HDFS,用来在其它实体间共享作业文件。
以上是关于MapReduce详解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章