Hadoop-MapReduce.docx
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更新于2020-10-10
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【Hadoop MapReduce 知识点详解】
MapReduce 是 Hadoop 生态系统中的核心组件,是一种用于处理和生成大数据的编程模型。它被设计用来在大规模分布式环境下进行数据处理,尤其适合PB级别的离线批量计算任务。MapReduce 的基本理念是将复杂的计算任务分解为两个主要阶段:Map阶段和Reduce阶段。
1. **MapReduce 定义**
MapReduce 是一个分布式计算框架,允许开发者编写业务逻辑,然后在 Hadoop 集群上并行执行。这个框架简化了大数据处理的编程复杂性,通过将数据和计算任务分布到多台廉价服务器上,实现了计算能力的水平扩展。
2. **MapReduce 优缺点**
- **优点**
- 易于编程:只需实现简单的接口,即可创建分布式程序。
- 良好的扩展性:可以通过添加更多节点来增加处理能力。
- 高容错性:系统能够自动处理节点故障,无需人工干预。
- 适合大规模数据处理:支持上千台服务器同时处理PB级别的数据。
- **缺点**
- 不擅长实时计算:响应时间相对较慢,不适合在线分析。
- 不适应流式计算:数据源必须固定,无法处理动态变化的数据流。
- 不适合DAG计算:多任务间的依赖可能导致性能下降,因为每次输出都需要写入磁盘。
3. **MapReduce 核心思想**
- Map阶段:数据预处理,将原始输入数据分割为键值对(<K1,V1>),然后由多个并发的MapTask处理,生成中间键值对(<K2,V2>)。
- Reduce阶段:数据聚合,MapTask的输出被分区、排序,然后传递给ReduceTask,对每个键的值进行聚合操作(如求和、计数等)。
4. **MapReduce 运行流程**
- MapTask:接收输入数据,执行映射操作,产生中间键值对,然后进行分区和排序。
- ReduceTask:从MapTask接收分好区的中间键值对,对每个键的值进行归约操作,最终生成输出结果。
5. **MapReduce 进程**
- MrAppMaster:作为主控进程,负责整个程序的调度和状态协调。
- MapTask:独立运行,负责Map阶段的数据处理。
- ReduceTask:负责Reduce阶段的数据处理,从MapTask获取处理后的数据并执行reduce()方法。
6. **MapReduce 编程规范**
- Mapper:继承自定义父类,输入输出为键值对,map()方法中编写业务逻辑。
- Reducer:同样继承自定义父类,输入对应Mapper的输出,reduce()方法中处理分组后的数据。
- Driver:负责整个程序的配置、提交和监控,连接Mapper和Reducer。
7. **MapReduce 应用场景**
MapReduce 适用于大规模数据的批处理任务,例如搜索引擎的索引构建、网页排名、数据挖掘、日志分析等。通过组合多个MapReduce任务,可以解决更复杂的业务逻辑,但这种串联方式可能导致整体效率降低,因为每次MapReduce作业之间的数据交互都需要写入磁盘。
Hadoop MapReduce 提供了一种高效、容错性强的处理大数据的工具,虽然它在实时性和流式计算上有局限性,但在离线数据处理领域仍然是主流选择。了解其核心思想和编程模型对于理解和使用Hadoop生态系统至关重要。
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