MapReduce是一种由Google提出的分布式计算模型,处理和生成大规模数据集。Hadoop MapReduce作为其具体实现,允许开发者编写能够高效处理PB级数据的程序,即使在数千个节点组成的集群上也能运行。该模型通过将大问题分解为小任务,并行处理以提高效率。其工作流程包括Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段,原始数据被切分成键值对,并在集群中的多个节点上并行处理。Reduce阶段则负责对Map阶段输出的中间结果进行聚合和汇总,生成最终的处理结果。MapReduce框架为开发者提供了简化分布式计算的抽象,使得他们可以专注于Mapper和Reducer的实现。
MapReduce技术应用详解
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1. 数据排序
1.1 内存排序: 利用MapReduce框架在内存中进行高效排序,适用于数据量适中的场景。
1.2 MR数据类型: 了解MapReduce内置的数据类型,为自定义数据类型奠定基础。
1.3 自定义MR数据类型: 根据实际需求创建自定义数据类型,增强MapReduce处理特定数据结构的能力。
1.4 使用自定义数据类型实现内存排序: 结合自定义数据类型和内存排序,实现更灵活高效的数据处理流程。
1.5 二次排序: 掌握二次排序技巧,实现更精准的数据分组和排序。
1.6 使用自定义MR数据类型实现二次排序: 将自定义数据类型应用于二次排序,优化特定数据结构的处理效率。
1.7 内存排序找出每一组中的最大值: 利用内存排序快速找出每组数据中的最大值,适用于需要快速获取关键信息的场景。
1.8 排序找出每一组中的最大值: 使用排序算法找出每组数据中的最大值,适用于数据量较大的场景。
2. 数据连接
2.1 两个表的简单Join操作: 学习如何使用MapReduce实现两个表的简单连接操作,为复杂数据分析提供基础。
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