mapreduce原理（mapreduce基本原理）

admin 2024年03月03日 00:12 28 0

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Hadoop从入门到精通33:MapReduce核心原理之Shuffle过程分析

1、从运算效率的出发点，map输出结果优先存储在map节点的内存中。

2、主要思想：Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，其核心思想是将大规模数据处理任务分解为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。详细解释 Map阶段在Map阶段，输入数据被分割成若干小块（splits），然后由一个Map函数处理。

3、在map中，每个 map 函数会输出一组 key/value对， Shuffle 阶段需要从所有 map主机上把相同的 key 的 key value对组合在一起，（也就是这里省去的Combiner阶段）组合后传给 reduce主机，作为输入进入 reduce函数里。

4、分为2个步骤，map和reduce，map专门负责对每个数据独立地同时地打标签，框架会对相同标签的数据分成一组，reduce对分好的那些组数据做累计计算。

5、首先hadoop框架要求程序员将函数分成两部分，即map和reduce函数。map阶段：就是将输入通过map函数处理得出中间结果并通过hadoop框架分配到不同的reduce。reduce阶段：就是将中间结果通过reduce函数处理得到最后的结果。

6、MapReduce里的Shuffle：描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。 Map端流程分析 1 每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认64M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小。

set hive.map.aggr=true，即开启map端的combiner，减少传到reducer的数据量，同时需设置参数hive.groupby.mapaggr.checkinterval 规定在 map 端进行聚合操作的条目数目。

要想使用Hive首先需要启动hadoop，因为hive的使用是依赖于hadoop的hdfs文件系统以及MapReduce计算的，下图是启动hadoop，如下图。

两个表做关联，首先where会过滤掉不需要的数据。

相对于HIve on MapReduce，本质上来说，Hive on Spark是Hive把自己的引擎从MapReduce替换为更高效的SparkRDD。数据源是hive本身，当我们执行HQL时底层已经不再是将HQL转换为MapReduce任务，而是跑SparkRDD任务。

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1、mapreduce工作原理为：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。mapreduce工作原理为：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。

2、分为2个步骤，map和reduce，map专门负责对每个数据独立地同时地打标签，框架会对相同标签的数据分成一组，reduce对分好的那些组数据做累计计算。

3、当mapreduce任务提交后，reduce task就不断通过RPC从JobTracker那里获取map task是否完成的信息，如果获知某台TaskTracker上的map task执行完成，Shuffle的后半段过程就开始启动。

4、MapReduce存在以下4个独立的实体。 JobClient：运行于client node，负责将MapReduce程序打成Jar包存储到HDFS，并把Jar包的路径提交到Jobtracker，由Jobtracker进行任务的分配和监控。

5、mapreduce工作流程如下：输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身。

6、map 根据输入的映射函数，将一个集合映射为另一个集合，比如：输入集合为 {1，2，3，4，5}，输入的函数为 f（x） = x^2，那么输出的集合就是 {1，4，9，16，25}。

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