Hadoop核心元件之MapReduce
MapReduce概述
- Google MapReduce的克隆版本
- 優點：海量資料的離線處理，易開發，易執行
- 缺點：實時流式計算 Hadoop MapReduce是一個軟體框架，用於輕鬆編寫應用程式，以可靠，容錯的方式在大型叢集（數千個節點）的商用硬體上並行處理大量資料（多TB資料集）
MapReduce程式設計模型
思想：分而治之
MapReduce作業通常將輸入資料集拆分為獨立的塊，這些塊由map任務以完全並行的方式處理。框架對map的輸出進行排序，然後輸入到reduce任務。通常，作業的輸入和輸出都儲存在檔案系統中。該框架負責排程任務，監視它們並重新執行失敗的任務。
案例;統計一篇文章，各個單詞出現的次數 Input資料輸入 Splitting：拆分資料讀取到各個節點 Mapping：為每一個單詞賦1，不會做合併操作 Shuffling: 重新洗牌（指定規則），這裡把相同單詞發到同一個節點去 Reducing ： 統計合併相同單詞的次數
最後把結果寫到一個檔案中去就ok了
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