計算採用一組輸入鍵/值對,並產生一組輸出鍵/值對。mapreduce庫的使用者將計算表達為兩個函式:map和reduce。
input1 -> map -> a,1 b,1 c,1
input2 -> map -> b,1
input3 -> map -> a,1 c,1
| | |
| -> reduce -> c,2
-----> reduce -> b,2
---------> reduce -> a,2
由使用者編寫的對映採用輸入對並產生一組中間鍵/值對。mapreduce庫將與同一中間金鑰 i 關聯的所有中間值組合在一起,並將它們傳遞給reduce函式。
reduce函式也是由使用者編寫的,它接受乙個中間金鑰i和該金鑰的一組值。 它將這些值合併在一起,形成一組可能較小的值。 通常,每次reduce呼叫只產生零個或乙個輸出值。中間值通過迭代器提供給使用者的reduce函式。這允許我們處理太大而不能儲存在記憶體中的值列表。
每個map()或reduce()呼叫都是乙個「任務」。
這是簡單的示例worldcount。使用者可以編寫如下**:
map(string key, string value):
// key: document name
// value: document contents
for each word w in value:
emitintermediate(w, "1");
reduce(string key, iterator values):
// key: a word
// values: a list of counts
int result = 0;
for each v in values:
result += parseint(v);
emit(asstring(result));
MapReduce 程式設計模型
mapreduce 簡介 mapreduce 本身是一種支援並行運算的程式設計模型 思想 這個程式設計模型分為兩個階段 map 階段和 reduce 階段。hadoop 的 mapreduce 框架 hadoop 的 mapreduce 是實現 mapreduce 程式設計模型的乙個分布式計算框架,...
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可以帶著下面問題來閱讀 mapreduce的過程都包含什麼操作?map處理完後,tasktracer會完成什麼任務?ruducer的作用是什麼?map中經過誰的處理之後,變為reduce輸入?1.首先,我們能確定我們有乙份輸入,而且他的資料量會很大 2.通過split之後,他變成了若干的分片,每個分...