mapreduce編程模型原理？MapReduce將數(shù)據(jù)處理分為兩個(gè)步驟，映射和減少。Map輸入的數(shù)據(jù)集拆分成一批KV對(duì)輸出，對(duì)于每個(gè)ltk1，v1gt，Map會(huì)輸出一批ltk2，v2gt；Reduc

mapreduce編程模型原理？

MapReduce將數(shù)據(jù)處理分為兩個(gè)步驟，映射和減少。Map輸入的數(shù)據(jù)集拆分成一批KV對(duì)輸出，對(duì)于每個(gè)ltk1，v1gt，Map會(huì)輸出一批ltk2，v2gt；Reduce將匯總映射中生成的結(jié)果，對(duì)于每個(gè)ltk2，list(v2)gt(list(v2)是所有帶有k2的鍵的值)，Reduce將輸出結(jié)果ltk3，v3gt。

以單詞出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)程序?yàn)槔?。map為文檔中的每個(gè)單詞輸出ltword，1gt，reduce會(huì)統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞對(duì)應(yīng)的列表長(zhǎng)度并輸出ltword，ngt:

map reduce編程的特點(diǎn)？

1.MapReduce很容易編程。

通過(guò)簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)一些接口，它就可以完成一個(gè)分布式的程序，可以分發(fā)給大量廉價(jià)的機(jī)器運(yùn)行。也就是說(shuō)，寫(xiě)一個(gè)分布式程序和寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的串行程序是完全一樣的。正是這個(gè)特性使得MapReduce編程非常受歡迎。

2.良好的可擴(kuò)展性

當(dāng)你的計(jì)算資源無(wú)法滿足時(shí)，你可以簡(jiǎn)單的增加機(jī)器來(lái)擴(kuò)展它的計(jì)算能力。

3.高容錯(cuò)性

MapReduce設(shè)計(jì)的初衷是讓程序能夠部署在廉價(jià)的機(jī)器上，這就要求它具有很高的容錯(cuò)能力。比如其中一臺(tái)機(jī)器掛了，它可以把上面的計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，這樣這個(gè)任務(wù)就不會(huì)失敗。而且這個(gè)過(guò)程不需要人工參與，完全由Hadoop完成。

4.適用于PB級(jí)以上海量數(shù)據(jù)的離線處理。

它可以實(shí)現(xiàn)數(shù)千個(gè)服務(wù)器集群的并發(fā)工作，并提供數(shù)據(jù)處理能力。

mapreduce包括那幾個(gè)函數(shù)？

MapReduce是大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)并行操作的編程模型。概念#34映射#34和# 34推導(dǎo)# 34，以及它們的主要思想，都是從函數(shù)式編程語(yǔ)言借用來(lái)的，從向量編程語(yǔ)言借用來(lái)的特性。它極大地方便了程序員在分布式系統(tǒng)上運(yùn)行自己的程序，而無(wú)需分布式并行編程。當(dāng)前的軟件實(shí)現(xiàn)是指定一個(gè)映射函數(shù)來(lái)將一組鍵-值對(duì)映射到一組新的鍵-值對(duì)，并指定一個(gè)并發(fā)的Reduce函數(shù)來(lái)確保所有映射的鍵-值對(duì)共享同一個(gè)鍵組。

金湯坦尤德在谷歌上總結(jié)道。MapReduce的應(yīng)用非常廣泛，包括“分布式grep、分布式排序、web連接圖反轉(zhuǎn)、每臺(tái)機(jī)器的詞向量、web訪問(wèn)日志分析、反向索引構(gòu)建、文檔聚類、機(jī)器學(xué)習(xí)、基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯……”值得注意的是，MapReduce實(shí)現(xiàn)后，被用來(lái)重新生成Google的整個(gè)索引并替換