mapreduce编程教程日志文件（mapreduce example）

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本文目录一览：

1、输入分片：在进行Map计算之前，MapReduce会根据输入文件计算输入分片，每个输入分片对应一个Map任务，输入分片存储的并非数据本身。如果输入文件较大，可以进行输入分片调整，例如合并小文件，以优化计算效率。

2、mapreduce工作流程如下：输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身。

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3、JobClient通过RPC协议向JobTracker请求一个新应用的ID，用于MapReduce作业的ID JobTracker检查作业的输出说明。

4、每个Reducer任务是一个java 进程。Reducer任务接收Mapper任务的输出，归约处理后写入到HDFS中，可以分为如下图所示的几个阶段。shuffle阶段是指从Map结束到Reduce开始之间的过程。从下这张图中可以shuffle所处的位置。

5、上面描述的过程是从数据流角度看。而从系统角度看，MapReduce运行用户编写的应用程序过程如下：用户启动MapReduce后，程序会被部署到不同的机器上去。

（图片来源网络，侵删）

6、reduce阶段：就是将中间结果通过reduce函数处理得到最后的结果。以wordcount为例，在map阶段，map函数在每个单词后面加上一个1；在reduce阶段，reduce函数将相同单词后面的1都加起来。

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1、关于hadoop mapreduce描述正确的是Hadoop Map Reduce是一种分布式计算模型、主要思想是分而治之、适用于批处理任务。

2、MapReduce：MapReduce是Hadoop体系中用于大规模数据处理的编程模型和框架。它***用“分而治之”的思想，将大规模数据处理任务分解为多个小任务，然后在分布式集群上并行执行，最后将结果合并得到最终结果。

3、Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的处理和分析。MapReduce是Hadoop框架的核心组件之一，它是一种分布式计算模型，特别适合处理大规模数据集。MapReduce的名称来源于它的两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。

4、MapReduce的设计思想源自Google的论文，简化了分布式计算的编程模型，使得开发者能够更方便地编写并行计算任务。HDFS：HDFS是Hadoop分布式文件系统的缩写，是Hadoop框架中用于存储数据的底层文件系统。

5、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），和它们的主要思想，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。

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