MapReduce核心思想图文详解
MapReduce核心编程思想,如图1-1所示。
图1-1 MapReduce核心编程思想
1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。
2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干。
3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。
4)MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段,如果用户的业务逻辑非常复杂,那就只能多个MapReduce程序,串行运行。
小结:分析WordCount数据流走向深入理解MapReduce核心思想。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对我们的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
相关推荐
-
通用MapReduce程序复制HBase表数据
编写MR程序,让其可以适合大部分的HBase表数据导入到HBase表数据.其中包括可以设置版本数.可以设置输入表的列导入设置(选取其中某几列).可以设置输出表的列导出设置(选取其中某几列). 原始表test1数据如下: 每个row key都有两个版本的数据,这里只显示了row key为1的数据 在hbase shell 中创建数据表: create 'test2',{NAME => 'cf1',VERSIONS => 10} // 保存无版本.无列导入设置.无列导出设置的数据 create '
-
对tf.reduce_sum tensorflow维度上的操作详解
tensorflow中有很多在维度上的操作,本例以常用的tf.reduce_sum进行说明.官方给的api reduce_sum( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) input_tensor:表示输入 axis:表示在那个维度进行sum操作. keep_dims:表示是否保留原始数据的维度,False相当于执行完后原始数据就会少一个维度. reduction_indices:
-
详解JS数组Reduce()方法详解及高级技巧
基本概念 reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值. reduce 为数组中的每一个元素依次执行回调函数,不包括数组中被删除或从未被赋值的元素,接受四个参数:初始值(或者上一次回调函数的返回值),当前元素值,当前索引,调用 reduce 的数组. 语法: arr.reduce(callback,[initialValue]) callback (执行数组中每个值的函数,包含四个参数) previousValue (上
-
Java/Web调用Hadoop进行MapReduce示例代码
Hadoop环境搭建详见此文章http://www.jb51.net/article/33649.htm. 我们已经知道Hadoop能够通过Hadoop jar ***.jar input output的形式通过命令行来调用,那么如何将其封装成一个服务,让Java/Web来调用它?使得用户可以用方便的方式上传文件到Hadoop并进行处理,获得结果.首先,***.jar是一个Hadoop任务类的封装,我们可以在没有jar的情况下运行该类的main方法,将必要的参数传递给它.input 和outpu
-
Array数组对象中的forEach、map、filter及reduce详析
前言 刚才某人问了我一个问题.map怎么遍历,我刷刷刷就是一顿写.遍历么,forEach么,妥妥的. var map = new Map(); map.set('item1', 'value1') map.set('item2', 'value2') map.forEach(function(value, key, map) { console.log("Key: %s, Value: %s", key, value); }); 好吧,我写完了之后,他发给我了一句话. [].forEa
-
js数组方法reduce经典用法代码分享
以下是个人在工作中收藏总结的一些关于javascript数组方法reduce的相关代码片段,后续遇到其他使用这个函数的场景,将会陆续添加,这里作为备忘. javascript数组那么多方法,为什么我要单挑reduce方法,一个原因是我对这个方法掌握不够,不能够用到随心所欲.另一个方面,我也感觉到了这个方法的庞大魅力,在许多的场景中发挥着神奇的作用. 理解reduce函数 reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值. a
-
MongoDB中MapReduce的使用方法详解
前言 玩过Hadoop的小伙伴对MapReduce应该不陌生,MapReduce的强大且灵活,它可以将一个大问题拆分为多个小问题,将各个小问题发送到不同的机器上去处理,所有的机器都完成计算后,再将计算结果合并为一个完整的解决方案,这就是所谓的分布式计算.本文我们就来看看MongoDB中MapReduce的使用. 打算用mongodb mapreduce之前一定要知道的事!!! mapreduce其实是分批处理数据的,每一百次重新reduce处理,所以到reduce里的数据如果是101条,那就会分
-
js中的reduce()函数讲解
定义: reduce() 方法接收一个函数作为累加器,数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终计算为一个值.对空数组是不会执行回调函数的. 案例 1.数组求和 // 1.数组求和 var arr = [1,5,8,6,15,78,65,25,48,55] var sum = arr.reduce(function(total,currentValue){ return total+currentValue; }); console.log(sum);//306 var eachSum = 0;
-
Javascript面试经典套路reduce函数查重
今天在偶然间查看到了一段代码,代码使用了很短的篇幅完成了字符串统计相同字符次数这个经典面试题,其中用到了reduce这个方法,网上查了查,没有查到什么有价值的东西,导致浪费了我一些时间才看懂,现将我的思路整理如下: 原代码: var arr="qweqrq" var info= arr.split('').reduce((a,b)=> (a[b]++ || (a[b]=1),a) ,{}) console.log(info) 代码思路是这样的,先将字符串arr通过split方法切
-
shuffle的关键阶段sort(Map端和Reduce端)源码分析
源码中有这样一段代码 1. Map端排序获取的比较器 public RawComparator getOutputKeyComparator() { // 获取mapreduce.job.output.key.comparator.class,必须是RawComparator类型,如果没设置,是null Class<? extends RawComparator> theClass = getClass( JobContext.KEY_COMPARATOR, null, RawComparat
随机推荐
- ASP.NET Core 1.0 部署 HTTPS(.NET Core 1.0)
- React Native 环境搭建的教程
- 解决MongoVUE的Collections数据不显示的问题
- 小议Javascript中的this指针
- 用批处理实现的删除特定时间以前的文件
- 详解 maven的pom.xml用<exclusion>解决版本问题
- php 数组的合并、拆分、区别取值函数集
- 如何迅速成为Java高手
- 深入解析C++中的构造函数和析构函数
- node.js连接MongoDB数据库的2种方法教程
- vue.js todolist实现代码
- python通过pil模块获得图片exif信息的方法
- java 工厂模式的讲解及优缺点的介绍
- 前端开发部分总结[兼容性、DOM操作、跨域等](持续更新)
- python 输出上个月的月末日期实例
- 浅谈Django中view对数据库的调用方法
- Django Form 实时从数据库中获取数据的操作方法
- Spring Boot非Web项目运行配置的方法教程
- Android 获取系统各个目录的方法
- PHP 爬取网页的主要方法