mapreduce工作原理 mapreduce中map和reduce的功能

各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享mapreduce工作原理，以及mapreduce中map和reduce的功能的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

mapreduce擅长哪个领域的计算

MapReduce目前最擅长的计算领域有流量统计、推荐引擎、趋势分析、用户行为分析、数据挖掘分类器、分布式索引等。

mapreduce发展史

MapReduce最早是由Google公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。Google公司设计MapReduce的初衷主要是为了解决其搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理。Google公司发明了MapReduce之后首先用其重新改写了其搜索引擎中的Web文档索引处理系统。但由于MapReduce可以普遍应用于很多大规模数据的计算问题，因此自发明MapReduce以后，Google公司内部进一步将其广泛应用于很多大规模数据处理问题。Google公司内有上万个各种不同的算法问题和程序都使用MapReduce进行处理。

2003年和2004年，Google公司在国际会议上分别发表了两篇关于Google分布式文件系统和MapReduce的论文，公布了Google的GFS和MapReduce的基本原理和主要设计思想。

hue 底层原理

原理：Hue相对于HDFS、MapReduce、Hive等为客户端，底层调用其封装的API，其目的是方便使用。

关于mapreduce描述正确的是

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

hadoop的发展及原理

Hadoop的发展历史

2004年—最初的版本(现在称为HDFS和MapReduce)由DougCutting和MikeCafarella开始实施。

2005年12月—Nutch移植到新的框架，Hadoop在20个节点上稳定运行。

2006年1月—DougCutting加入雅虎。

2006年2月—ApacheHadoop项目正式启动以支持MapReduce和HDFS的独立发展。

2006年2月—雅虎的网格计算团队采用Hadoop。

2006年4月—标准排序(10GB每个节点)在188个节点上运行47.9个小时。

…………

Hadoop的工作原理是：

Hadoop由许多元素构成。其最底部是HadoopDistributedFileSystem(HDFS),它存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。HDFS(对于本文)的上一层是MapReduce引擎,该引擎由JobTrackers和TaskTrackers组成。………

mapreduce的工作原理简答题

1.有一个待处理的大数据，被划分成大小相同的数据库(如64MB)，以及与此相应的用户作业程序。

2.系统中有一个负责调度的主节点(Master)，以及数据Map和Reduce工作节点(Worker).

3.用户作业提交个主节点。

4.主节点为作业程序寻找和配备可用的Map节点，并将程序传送给map节点。

5.主节点也为作业程序寻找和配备可用的Reduce节点，并将程序传送给Reduce节点。

6.主节点启动每一个Map节点执行程序，每个Map节点尽可能读取本地或本机架的数据进行计算。(实现代码向数据靠拢，减少集群中数据的通信量)。

7.每个Map节点处理读取的数据块，并做一些数据整理工作(combining,sorting等)并将数据存储在本地机器上；同时通知主节点计算任务完成并告知主节点中间结果数据的存储位置。

8.主节点等所有Map节点计算完成后，开始启动Reduce节点运行；Reduce节点从主节点所掌握的中间结果数据位置信息，远程读取这些数据。

9.Reduce节点计算结果汇总输出到一个结果文件，即获得整个处理结果。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。