mapreduce 分布式計算
核心思想：分而治之
框架結構圖
maptask：負責map階段整個資料處理流程
reducetask：負責reduce過程處理
mapreduce的變成八個步驟
mapreduce中定義map和reduce兩個抽象的變成介面，使用者自己實現：
//map邏輯
/*** 自定義我們的map邏輯
* @param key 不用處理，系統自己的偏移量
* @param value 一行檔案的內容
* @param context
* @throws ioexception
* @throws interruptedexception
@override
public void map(longwritable key, text value, context context) throws ioexception, interruptedexception
}}//reduce邏輯
public class wordcountreducer extends reducer
context.write(key,new longwritable(count));
}}//執行job主程式
public class jobmain extends configured implements tool
/*** 程式main函式的入口類
* @param args
* @throws exception
*/public static void main(string args) throws exception
}
分布式計算框架MapReduce
mapreduce思想在生活中處處可見。或多或少都曾接觸過這種思想。mapreduce的思想核心是 分而治之 適用於大量複雜的任務處理場景 大規模資料處理場景 map負責 分 即把複雜的任務分解為若干個 簡單的任務 來並行處理。可以進行拆分的前提是這些小任務可以平行計算，可以提高並行度。彼此間幾乎沒...
MapReduce 分布式計算框架
mapreduce是分布式計算框架，它將大型資料操作作業分解為可以跨伺服器集群並行執行的單個任務，適用於大規模資料處理場景，每個job包含map和reduce兩部分 分而治之 簡化平行計算的程式設計模型 構建抽象模型 map和reduce 隱藏系統層細節 開發人員專注於業務邏輯實現 優點 缺點 ov...
分布式計算模型MapReduce
1 需求 統計乙個檔案中每乙個單詞出現的總次數。2 案例資料 3 編寫reducer類 public class wordcountreducer extends reducer v.set sum context.write key,v 4 編寫驅動類 public class wordcount...