码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

以MapReduce编程五步走为基础,说MapReduce工作原理

时间:2018-06-15 22:43:07      阅读:183      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:shuf   flume   分而治之   dfs   hive   部分   学习资料   context   分割   

在之前的Hadoop是什么中已经说过MapReduce采用了分而治之的思想,MapReduce主要分为两部分,一部分是Map——分,一部分是Reduce——合

MapReduce全过程的数据都是以键值对的形式存在的
如果你想了解大数据的学习路线,想学习大数据知识以及需要免费的学习资料可以加群:784789432.欢迎你的加入。每天下午三点开直播分享基础知识,晚上20:00都会开直播给大家分享大数据项目实战。

首先,我们假设我们有一个文件,文件中存了以下内容

hive spark hive hbase
hadoop hive spark
sqoop flume scala

这里涉及到一个偏移量(一个字符或空格为1位)
第一行的偏移量为0,内容为“hive spark hive hbase”
第二行的偏移量为21,内容为“hadoop hive spark”
第三行的偏移量为39,内容为“sqoop flume scala”

Map
输入
MapReduce处理的数据是从HDFS中读出来的
以偏移量为key,内容value,则存在:
(0,“hive spark hive hbase”)
(21,“hadoop hive spark”)
(39,“sqoop flume scala”)
输出
将输入的value中的词以空格为分割逐个取出来做key,1做value存起来
(hive,1)
(spark,1)
(hive,1)
(hbase,1)
(hadoop,1)
注意:有多少行,Map就要循环做几次
shuffle(之后会详细说,这里简单解释)
输入
map的输出
输出
相同的key的value进行合并
这里合并不是进行累加或别的运算,而是合并到一个集合中
(hive,[1,1,1])
(spark,[1,1])
(hbase,[1])
(hadoop,[1])
。。。。。。
reduce
输入
shuffle的输出
输出
根据业务将value进行合并
例如当前的业务就会将value进行累加
MapReduce处理数据五步走
整个MapReduce程序,所有数据以(key,value)形式流动

第一步:input
正常情况下不需要写代码
仅仅在MapReduce程序运行的时候指定一个路径即可

第二步:map(核心)
map(key,value,output,context)
key:每行数据的偏移量——基本没用
value:每行数据的内容——真正需要处理的内容

第三步:shuffle
不需要写代码

第四步:reduce(核心)
reduce(key,value,output,context)
key:业务需求中的key
value:要聚合的值

第五步:output
正常情况下不需要写代码
仅仅在MapReduce程序运行的时候指定一个路径即可

工作原理
这里写图片描述

以MapReduce编程五步走为基础,说MapReduce工作原理

标签:shuf   flume   分而治之   dfs   hive   部分   学习资料   context   分割   

原文地址:http://blog.51cto.com/13784648/2129973

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!