# MapReduce架构分析
## 1. 简介
在大数据处理中，MapReduce是一种常用的分布式计算模型。它将大规模数据集分解成小的可处理的数据块，并通过并行计算的方式对这些数据块进行处理。MapReduce架构由两个主要的阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被分割为小的数据块，并由多个计算节点并行处理；在Reduce阶段，Map阶段的结果被合并和聚合，最终得到最终
原创
2023-08-28 06:11:27
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继前段时间分析Redis源码一段时间之后，我即将开始接下来的一段技术学习的征程，研究的技术就是当前非常火热的Hadoop，但是一个Hadoop生态圈是非常庞大的，所以首先我的打算是挑选其中的...
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2020-01-12 19:09:00
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继前段时间分析Redis源码一段时间之后，我即将开始接下来的一段技术学习的征程，研究的技术就是当前非常火热的Hadoop，但是一个Hadoop生态圈是非常庞大的，所以首先我的打算是挑选其中的...
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2020-01-12 19:09:00
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继前段时间分析Redis源代码一段时间之后。我即将開始接下来的一段技术学习的征程。研究的技术就是当前很火热的Hadoop，可是一个Hadoop生态圈是很庞大的。所以首先我的打算是挑选当中的一部分模块，去学习，研究，我就选中了MapReduce。MapReduce最早是由Google公司在0...
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2015-12-27 20:07:00
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1. 什么是MapReduce?简言之，mapreduce 一种可用于数据处理的以数据为中心（数据本地化）分布式编程模型，采用的是一种分而治之的思想，分为map和reduce两个阶段。Map: 将一个Job分解为若干个taskRecude: 完成分解的task，并且汇总结果。eg: 图书馆以书架进行图书清点。这里“以书架为单位”，就是map的过程，分配任务。而每个书架安排人来清点并且汇总最后的清点
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2023-09-13 20:34:58
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MapReduce体系结构★ MapReduce的原理MapReduce是一种分布式的计算模型，用于解决大数据的计算问题。MapReduce由两阶段组成，即Map阶段和Reduce阶段，用户只需要实现map()与reduce()两个函数。 ★ MapReduce执行过程包括两大任务，如下Map任务和Reduce任务。▲ Map任务步骤：M1.读取输入文件的内容，把输入文件的内
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2024-04-09 10:00:30
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本系列均为hadoop1版本为准。。MapReduce 也采用了Master/Slave(M/S)架构,主要有以下组件组成：Client、JobTracker、TaskTracker和Task。
Map Reduce架构图
1.Client用户编写的MapReduce 程序通过Client提交到JobTracker端；同时，用户可通过Client 提供
MapReduce基本架构分而治之，并行计算一句话 —— 整体主从架构，map加reduce；map、split入磁盘，数据对分partition；shuffle、sort、key-value，一个reduce解析一个partition。一堆话 —— 如下： 和HDFS一样，MapReduce也是采用Master/Slave的架构，其架构如下图所示：MapReduce包含四个组成部分，分别为Cli
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2023-08-20 22:39:55
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MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“Hadoop的数据分析应用”的核心框架。
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2021-12-20 16:05:00
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一 MapReduce入门1.1 MapReduce定义Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架；Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点1）MapReduce 易于编程。它简单的实现一些接口，就
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2024-04-19 17:02:32
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说明：通过本文对MapReduce编程模型循序渐进的说明，你可以对MapReduce工作机制有一个总体上的很好的把握，是来自IBM developerWorks的一篇非常好的文章（转载）！Google 在 2001 年发布图像搜索功能时，只有 2.5 亿索引图像，不到 10 年，这个巨大的搜索功能已经可以检索超过 100 亿个图像了，每分钟有 35 小时的内容上传到 YouTube。据称，Twit
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2024-08-27 20:18:14
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hadoop高级教程：MapReduce架构设计，和HDFS一样，MapReduce也是采用Master/Slave的架构，其架构图如下： 它主要有以下4个部分组成：1)Client2)JobTrackerJobTracke负责资源监控和作业调度。JobTracker 监控所有TaskTracker 与job的健康状况，一旦发现失败，就将相应的任务转移到其他节点;同时，Job
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2024-01-25 20:11:32
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总结下MapReduce（不断扩展吧） MapReduce架构是一种分布式编程架构，它本质上是将任务划分，然后归并。它是以数据为中心的编程架构，相比与分布式计算和并行计算等，它更看重的是吞吐率。它处理的数据是PB级的数据，它并不是新技术，而是一个总结。在数据存储和处理上，它曾经被质疑，被认为是数据库技术的一个倒退，数据库的3个经验：1.结构描述是好
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2023-11-24 13:09:12
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先知道是什么，再去了解为什么MapReduce入门概述MapReduce定义MapReduce是一个基于Hadoop的分布式运算程序的编程框架 它的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带的组件组合成为一个完整的分布式运算程序，并发的运行在Hadoop集群上。MapReduce优点MapReduce易于编程：简单的实现一些接口就可以实现分布式程序，并且这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机器上执
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2023-12-21 10:44:04
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MapReduce过程详细解析和使用： MapReduce介绍： php写mapreduce程序示例： 简介：MapReduce是一个最先由Google提出的分布式计算软件构架，它可以支持大数据量的分布式处理。这个架构最初起源于函数式程式的map和reduce两个函数组成。 作用：是用来解决大数据量的分布式计算问题，然后把计算后的结果放入文件系统或者数据库中。 “Map”:主结点读入输入数据，把它
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2023-11-24 10:03:41
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job.waitForCompletion(true);进入源码submit()-> connect();连接，客户端获取服务端的代理对象connect()->new Cluster(getConfiguration());Cluster(jobTrackAddr,conf)->initialize->clientProtocol RPC通信versionID...
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2021-08-31 09:28:55
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job.waitForCompletion(true);进入源码submit()-> connect();连接，客户端获取服务端的代理对象connect()->new Cluster(getConfiguration());Cluster(jobTrackAddr,conf)->initialize->clientProtocol RPC通信versionID...
原创
2022-03-23 10:31:58
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MapReduce案例1.单词计数--wordcount首先准备好文件 Hello World
Hello Java
Hello World
Hello hadoop
wo
shi
wo 开始编写程序 public class MapReduceTest {
//第一个参数是我们的行偏移量
//第二个参数是我们的数据集
//第三个是我们要输出时候的key类型
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2024-01-19 22:41:43
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概述Hadoop MapReduce是一个软件框架，用于轻松编写应用程序，以可靠，容错的方式在大型集群（数千个节点）的商用软件上并行处理大量数据（多是TB级的数据集）。MapReduce作业通常将输入数据集拆分为独立的块，这些块由Map任务以完全并行的方式处理。框架对Map的输出进行排序，然后输入到Reduce任务。通常，作业的输入输出都存储在文件系统中。该框架负责调度任务，监视任务并重新执行失败
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2024-01-30 01:55:16
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MapReduce架构与生命周期 概述：MapReduce是hadoop的核心组件之一，可以通过MapReduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。本文组织结果如下：首先对MapReduce架构和基本原理进行概述，其次对整个MapReduce过程的生命周期进行详细讨论。 参考文献：董西城的《Hadoop技术内幕》以及若干论坛文章，无法考证出处。 MapReduce架构和基本原理概述
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2024-01-14 12:05:57
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