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MapReduce是何理一種編程模型，用于處理和生成大數據集。解(jie)Mp階它包括兩個(gè)主要階段：Map和Reduce?？蚣?strong style="visibility:visible;">在Map階段，何理輸入數(╯‵□′)╯據被分成多個(gè)小塊，解Mp階每一塊都由一個(gè)Map任務(wù)處理；在Reduce階段，框架所有Map任務(wù)的何理輸出被匯總以得到最終結果。

MapReduce 是解Mp階一種編程模型，用于處理(li)和生成大數據ヽ(′▽?zhuān)?ノ集（大于1TB），框架???它的何理概念“Map（映射）”和“Reduce（歸約）”，以及他們的解Mp階主要思想，都是框架從函數式編程語(yǔ)言里借鑒的，還(hai)有從矢量編程語(yǔ)言里借鑒的何理特性。(O_O)

（圖片來(lái)源網(wǎng)絡(luò )，解Mp階侵刪）

MapReduce 程序可以用各種語(yǔ)言編ヽ(′?｀)ノ寫(xiě)，框架C++ 和 Java 是最常用的，MapReduce 程序通常在分布式系統上運行，Hadoop 平臺。

以下是 MapReduce 的詳細過(guò)程：

1. 輸入數據

你需要有一個(gè)輸入數據集，這個(gè)數據集通常是大量的文本文件，每個(gè)文件的大小從幾MB到幾GB不等。

2. Map階段

在(zai) Map 階段，輸入數據被分成小塊或分片，以便能夠以并行方式進(jìn)行處理，對于每一塊，一個(gè) Map 任務(wù)會(huì )被啟動(dòng)，Map 任務(wù)會(huì )將輸入數據轉換為鍵值對。

如果你正在統計單詞的頻率，Map 任務(wù)可能會(huì )將每一行文本轉換為 (word??, 1) 這樣的鍵值對。

（圖片來(lái)ヽ(′▽?zhuān)?ノ源網(wǎng)絡(luò )，侵??刪）

map(String key, String value): // key: document name // value: text of??? the document for each??? word w in value: EmitIntermediate(w, "1");

3. Shuffle階段

4. Reヾ(＾-＾)ノduce階段

在?? Reduce 階段，每個(gè)?? Reduce 任務(wù)會(huì )接收一組具有相同鍵的值，并生成一個(gè)最終的結果??，如果我們正(╯°□°）╯︵ ┻━┻在統計單詞的頻率，Reduce 任務(wù)可能會(huì )將所有的值相加，得到該單詞的總頻率。

reduce(String key, Iterator values): // key: a word // values: a list of counts int sum(′▽?zhuān)? = 0; fo??r each v in values: sum += ParseInt(v); Emit(key, sum);

5. 輸出結果

所有 Reduc??e?? 任務(wù)的輸出結果會(huì )被合并成一個(gè)結果集，通(′ω｀*)常是一個(gè)新的文本文件。

這就是 MapReduce 的基本流程，需要注意的是，雖然上述例子中我們處理(li)的是文本數據?，但 MapReduce 并不僅限于處理文(wen)本數據，它可以處理(li)任何類(lèi)型的大數據。

（圖片來(lái)源網(wǎng)絡(luò )，侵刪）