如上圖，如果我hdfs中，word目錄下有這四個檔案，那麼它能分為幾個切片呢？？？
**** maptask的數量=切片數量
切塊也分為兩種
一種是物理切塊，一種是邏輯切塊
前者是將檔案真正的變成檔案塊
後者是用物件來封裝每個檔案塊的資訊，比如資料夾的起始位置、和長度。這樣的來分切塊的作用，假如我乙個檔案是129m，那麼我第二個切塊一定是從這個檔案的128m之後開始查詢資料
後來，為了區分這兩種這兩種切塊方式，把邏輯切塊叫做切片。
再來說說reducetask ？？？
每乙個reducetask對應的是乙個分割槽
那麼，何為分割槽思想？？？
就是要確保相同的key落到同乙個分割槽（reducetask）裡面，然後才能按照相同的key合併。
那麼，何為分割槽演算法？？？
下面來總結一下：
mapreduce框架是乙個分布式的計算框架，體現在乙個job任務可以用多個maptask、reducetask來分布式處理檔案。
reducetask的預設數量是1，可以通過**設定
同理，reducer元件決定了reducetask如何設定分割槽
python中對切片的理解
字串還支援 切片。索引可以提取單個字元，切片 則提取子字串 word 0 2 characters from position 0 included to 2 excluded py word 2 5 characters from position 2 included to 5 excluded...
MapReduce的個人理解
mapreduce作為乙個平行計算框架，mr一共分為三個部分分別是map shuffle reduce，我們就從這三個步驟來理解mapreduce。1.map端 hadoop將mapreduce的輸入資料分成等長的資料塊，這個過程叫做input split也就是分片，然後為每乙個分片分配乙個map任...
關於MapReduce的理解？
來自知乎 其實我們可以從word count這個例項來理解mapreduce。mapreduce大體上分為六個步驟 input,split,map,shuffle,reduce,output。細節描述如下 輸入 input 如給定乙個文件，包含如下四行 2.拆分 split 將上述文件中每一行的內容...