mapreduce 核心思想
總結mapreduce是乙個分布式執行程式的程式設計框架，是使用者開發"基於hadoop的資料分析應用的核心框架。
mapreduce核心功能是把使用者編寫的業務邏輯**和自帶預設元件整合成乙個完整的分布式執行程式，併發執行在乙個hadoop集群上。
下面分析官方wordcount資料流走向深入理解 mapreduce 核心思想。
mapreduce 處理流程如下圖所示
map階段兩個 map 任務按規則拆分文字檔案資料為兩部分，並分別讀取這些資料。按空格切分行內單詞，組裝成kv鍵值對。將所有的kv鍵值對中的單詞，按照單詞首字母，分成兩個分割槽寫入到磁碟中。
reduce 階段兩個 reduce 任務，根據上乙個階段兩個map任務的輸出資料，其中乙個統計a到p開頭的單詞資料，另乙個統計q到z開頭的單詞資料，然後分別輸出結果檔案。
大資料之Map reduce
大資料問題一般解決方式 利用雜湊函式進行分流來解決記憶體限制或者其他限制的問題。1.雜湊函式又叫雜湊函式，雜湊函式的輸入域可以是非常大的範圍，但是輸出域是固定範圍。假設為s。雜湊函式的性質 1.典型的雜湊函式都擁有無限的輸入值域。2.輸入值相同時 返回值一樣。3.輸入值不同時，返回值可能一樣，也可能...
大資料MapReduce總結
mapreduce定義 hadoop mapreduce是乙個軟體框架，基於該框架能夠容易地編寫應用程式，這些應用程式能夠執行在由上千個商用機器組成的大集群上，並以一種可靠的，具有容錯能力的方式並行地處理上tb級別的海量資料集。mapreduce主要思想 分久必合 mapreduce兩個階段 map...
大資料概述
1.試述大資料對思維方式的重要影響。全樣而非抽象 過去，由於資料儲存和處理能力的限制，在科學分析中，通常採用抽樣的方法，即從全集資料中抽取一部分樣本資料，再通過樣本資料的分析來推斷出全集資料的特徵。如今，有了大資料的支援，科學分析完全可以直接針對全集資料而不是抽樣資料，並且可以在短時間內迅速得到分析...