MapReduce框架

MapReduce是一种广泛应用于大数据处理的框架，其在数据处理和计算效率方面发挥了重要作用。随着技术的不断进步和优化，MapReduce框架正日益成为处理大规模数据的首选工具。

Hadoop的核心是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce，它能够可靠、高效、可伸缩地处理海量数据。 Hadoop特性： 高可靠性 高效性 高可扩展性 高容错性 成本低 运行在Linux平台上 支持多种编程语言 Hadoop生态系统： 除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包含其他组件，例如Hive和HBase： Hive: 基于Hadoop的数据仓库工具，提供类似SQL的查询语言，方便数据分析。 HBase: 构建在HDFS之上的分布式、可伸缩、高可靠性的NoSQL数据库，适用于实时读写大数据。

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的并行编程模型，其核心思想是“映射”和“归约”。它借鉴了函数式编程和矢量编程语言的特性，使开发者无需掌握分布式并行编程，也能轻松地在分布式系统上运行程序。 在实际应用中，开发者需要定义两个函数：Map 函数将一组键值对映射为一组新的键值对，Reduce 函数则负责处理所有具有相同键的键值对，以实现数据的归约。

这份文件是我个人整理的笔记，详细总结了MapReduce的各个阶段，并讲述了如何有效利用MapReduce框架进行编程。如果有侵权问题，请联系我删除。

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本指南提供 11 个 MapReduce 实例，涵盖在 Hadoop 分布式环境中的编程实践。内容详细易懂，适合新手入门学习 MapReduce 开发。

MapReduce是Apache Hadoop框架中的核心组件，用于处理和生成大数据集。WordCount作为其最经典的示例之一，展示了如何利用MapReduce处理文本数据并统计每个单词的出现次数。本案例深入探讨了MapReduce的工作原理，通过详细解析WordCount的实现过程来说明。MapReduce框架分为Map阶段和Reduce阶段：Map阶段负责将输入文本分割成单词，并为每个单词生成键值对，其中键是单词，值是1。接着，MapReduce框架对这些键值对进行排序和分区，确保相同单词的所有出现次数会传递到同一个Reduce任务。Reduce阶段接收Map阶段处理后的键值对，对每个唯

MapReduce 运行机制解析 示例： 假设输入数据包含两行文本： Hello World Bye World Hello Hadoop Goodbye Hadoop Map 阶段： Map 任务会逐行处理输入数据，生成键值对。 例如： Hello World Bye World -> < Hello> < World> < Bye> < World> Hello Hadoop Goodbye Hadoop -> < Hello> < Hadoop> < Goodbye> < Hadoop> Reduce 阶段： Reduce 任务会对相同键的键值对进行合并，统计每个单词

Map阶段：读取输入数据并将其映射为键值对。 Shuffle和Sort阶段：对map产生的键值对进行分发、排序和分区。 Reduce阶段：对分好区的键值对进行聚合、规约和输出。 框架应用：- Hadoop：MapReduce处理大规模数据的核心引擎。- Hive：使用MapReduce在HDFS上执行SQL查询。- HBase：使用MapReduce在HDFS上存储和处理大规模非关系数据。

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