mapreduce基础实战.pdf

MapReduce是一种用于处理大数据的分布式计算框架，它允许你以并行方式处理存储在多个节点上的大型数据集。以下是MapReduce基础实战的详细步骤和概念： 一、MapReduce概述 MapReduce是一种编程模型，它将大数据处理任务划分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被分割成小块并并行处理，生成一系列中间结果的键值对。在Reduce阶段，这些中间结果根据键进行合并和计算，生成最终的结果。 二、MapReduce编程规范 用户编写的MapReduce程序代码通常分为三个部分：Mapper、Reducer和Driver（客户端提交作业驱动程序）。Mapper和Reducer都需要继承各自的父类，并实现相应的接口方法。 Mapper阶段 Mapper负责读取输入数据，将其转换为键值对，并应用特定的映射逻辑生成中间结果。每个Mapper处理一个输入数据块（InputSplit），并生成一组中间结果的键值对。Mapper的输出会存储在内存中的缓冲区（Buffer in Memory）中。 Shuffle阶段 Shuffle阶段是MapReduc