mapreduce工作原理,可以粗略的看作乙個分包聚合分包過程的map,聚合過程reduce,根據業務的不同使用的方式也不同.其中主要可以分為5種不同的使用模式.input-map-reduce-output
input-map-output
input-multiple maps-reduce-output
input- maps/map-multiple reduces-output
input-map-combiner-reduce-output
input-map-reduce-output
做一些拆分聚合操作
input-map-output
針對資料清洗初步資料篩選
input-multiple maps-reduce-output
針對多個分片的map經行聚合
input- maps/map-multiple reduces-output
reducetask可以通過job.setnumreducetask()設定分割槽數量最後對這個數字取模結果分成相應數量的檔案
input-map-combiner-reduce-output
針對一些求和等資料量大的業務可以使用combiner經行初步聚合
MapReduce的工作原理
mapreduce工作原理 詳解 前言 前段時間我們雲計算團隊一起學習了hadoop相關的知識，大家都積極地做了 學了很多東西，收穫頗豐。可是開學後，大家都忙各自的事情，雲計算方面的動靜都不太大。呵呵 不過最近在胡老大的號召下，我們雲計算團隊重振旗鼓了，希望大夥仍高舉 雲在手，跟我走 的口號戰鬥下去...
Hadoop系列 MapReduce執行模式
1 在eclipse中開發好mr程式 windows或linux下都可以 然後打成jar包 hadoop mapreduce.jar 上傳到伺服器 執行命令 hadoop jar hadoop mapreduce.jar com.test.hadoop.mr.wordcount.wordcountr...
MapReduce工作原理
本文的目錄 1.mapreduce作業執行流程 2.map reduce任務中shuffle和排序的過程 mapreduce作業詳細的執行流程 流程分析 1.在客戶端啟動乙個作業。2.向jobtracker請求乙個job id。3.將執行作業所需要的資源檔案複製到hdfs上，包括mapreduce程...