云计算Mapreduce简介
运用实例简述mapreduce原理
运用实例简述mapreduce原理MapReduce是一种编程模型和模型化的方法，用于大规模数据集（如分布式文件系统）的并行处理。
它通常用于处理和转换大数据集，以进行数据挖掘、机器学习、数据库等领域的应用。
MapReduce原理的核心思想是将一个复杂的问题拆解成多个小问题，然后将小问题分配给多个处理器（可以是多个计算机或处理器），最后将处理结果汇总并生成最终结果。
这个过程主要包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
1.Map阶段：Map阶段的任务是将输入数据集分解为多个小的数据块，并对每个数据块进行处理，生成中间结果。
这个过程通常是一个用户定义的函数，它接受输入数据块并产生一组键-值对。
这些键-值对随后被合并并发送到Reduce阶段。
举个例子，假设我们要对一个大规模的文本文件进行词频统计。
Map阶段会将文本文件分解为单词，并对每个单词生成一个键值对（键为单词，值为该单词在文本中出现的次数）。
2.Reduce阶段：Reduce阶段的任务是将Map阶段产生的中间结果进行汇总，并执行用户定义的Reduce函数，对汇总后的键值对进行处理并生成最终结果。
Reduce函数通常也是用户自定义的函数，它接受一组键值对并产生一个输出结果。
同样以词频统计为例，Reduce阶段会对所有相同的单词进行计数，并将结果输出为一个新的文本文件，其中包含每个单词及其对应的频数。
MapReduce原理的优势在于它能够充分利用多台计算机或处理器的计算资源，实现大规模数据的并行处理。
同时，MapReduce还提供了简单易用的编程接口，使得用户可以轻松地处理大规模数据集。
在实际应用中，MapReduce已被广泛应用于各种领域，如数据挖掘、机器学习、数据库等。
通过MapReduce，我们可以轻松地处理和分析大规模数据集，从而获得更有价值的信息和知识。
需要注意的是，MapReduce原理并不是适用于所有类型的大规模数据处理任务。
对于一些特定的任务，可能需要使用其他类型的并行处理模型和方法。
mapreduce数据处理原理
MapReduce数据处理原理1. 概述MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，由Google首先提出并应用于分布式计算中。
它通过将大规模数据集划分为小的子集，并在多个计算节点上同时进行处理，从而实现高效的数据处理。
MapReduce的核心思想是将复杂的数据处理任务分解成简单的、可并行执行的任务。
2. 基本原理MapReduce模型基于两个基本操作：Map和Reduce。
下面将详细介绍这两个操作以及它们在数据处理中的作用。
2.1 Map操作Map操作是将输入数据集中的每个元素进行转换，并生成一个键值对集合作为输出。
具体来说，Map操作接受一个键值对作为输入，经过转换后输出一个新的键值对。
在Map操作中，用户需要自定义一个Map函数，该函数接受输入键值对作为参数，并根据具体需求进行转换操作。
在词频统计任务中，用户可以定义一个Map函数来将输入文本切分成单词，并为每个单词生成一个键值对（单词,1）。
2.2 Reduce操作Reduce操作是将经过Map操作后生成的键值对集合按照键进行分组，并对每个组进行聚合计算。
具体来说，Reduce操作接受一个键和与该键相关联的一组值作为输入，经过聚合计算后输出一个新的键值对。
在Reduce操作中，用户需要自定义一个Reduce函数，该函数接受输入键和与之相关联的值集合作为参数，并根据具体需求进行聚合计算。
在词频统计任务中，用户可以定义一个Reduce函数来对每个单词出现的次数进行累加。
2.3 数据流MapReduce模型通过Map和Reduce操作将数据流划分为三个阶段：输入阶段、中间阶段和输出阶段。
在输入阶段，原始数据集被划分成多个小的数据块，并分配给不同的计算节点进行处理。
每个计算节点上的Map操作并行处理自己分配到的数据块，并生成中间结果。
在中间阶段，所有计算节点上生成的中间结果被按照键进行分组，相同键的结果被发送到同一个Reduce操作所在的计算节点。
mapreduce的工作原理
mapreduce的工作原理
MapReduce 是一种在大型数据集上分布式运行计算的编程模型和算法。
其工作原理主要分为两个步骤：Map 和Reduce。
1. Map 阶段：
Map 阶段是指将输入数据分成若干个小数据块，然后对每个数据块分别应用一个Map 函数，将数据块转换成一个键值对列表。
这个键值对列表中的键是某种描述符，值是包含着这个描述符的数据。
这个Map 函数可以并行运行，也就是可以在不同计算节点上同时运行。
2. Reduce 阶段：
Reduce 阶段是指将Map 阶段产生的若干键值对列表按照键进行排序，并将相同键的值进行聚合。
Reduce 函数通常与Map 函数位于不同的计算节点上，并且对每个不同的键值对列表，Reduce 函数只会在一个节点上执行。
Reduce 函数对键值对进行聚合，并生成一个输出键值对列表，其中输出键的数量通常比输入键的数量少。
整个MapReduce 过程的主要思想是将整个数据集的处理过程拆分成多个小的子过程，并在分布式计算节点中进行并行处理，最后将所有子过程的结果合并
成最终的输出结果。
这样就可以有效地处理大量数据，缩短计算时间和提高计算效率。
云计算之Map,Reduce是什么
Map、Reduce是什么Python中的map和reduce如果我们把MapReduce拆开看，就是两个单词map和reduce。
在本书中，map翻译为“映射”，reduce翻译为“归约”。
这两个单词在有的编程语言中属于内置的两个函数。
我们以Python语言举例，该语言中map、reduce属于内置函数。
先看一下map函数的用法，如图5-2所示。
图5-2在图5-2中，第一行表示定义一个列表变量，有5个元素。
第二行是调用了内置的map 函数，该函数接收两个参数，第一个是匿名函数，第二个是刚才定义的列表变量。
匿名函数有一个形参是x，返回值就是x+3的结果，相当于将参数+3返回。
m表示map运行后的结果。
第三行是打印输出m。
第四行是输出的内容。
从例子中可以看到，map函数是把第一个形参函数作用于每一个列表元素。
列表元素有5个，那么匿名函数就会被调用5次，每次调用把元素作为匿名函数的形参传入，最终结果是还是含有5个元素的列表。
下面再看一下reduce函数，如图5-3所示。
图5-3在图5-3中，第一句是加载函数所在的包，类似于java中的import语句。
第二句是定义一个含有5个元素的列表变量。
第三句是调用reduce函数。
这个函数与map函数类似，也是接收两个参数，第一个参数是定义的匿名函数，第二个参数是刚才定义的列表变量。
匿名函数有两个形参x和y，返回值就是x+y运算的结果，s表示运算后的结果。
第四行语句表示打印输出s。
第五行是输出的结果。
从例子中可以看出，匿名函数的形参有两个，分别是x和y，取值来自于第二个形参a 中的每个元素。
通过匿名函数对a中的元素进行聚合，把5个元素通过加法运算聚合成一个结果。
这就是reduce函数。
注意：以上是函数式语言Python的语法，允许函数作为函数的形参，这在java中是不允许的。
读者对此不必过分关心，只需要知道map、reduce函数在其他语言中也是存在的，并不是Hadoop的专利。
MapReduce简介
7.3.2
MapReduce各个执行阶段
节点1 节点2
从分布式文件系统中加载文件
从分布式文件系统中加载文件
InputFormat 文件 文件 Split Split Split Split
InputFormat 文件 Split Split 文件
输入 <key,value>
RR Map
RR Map
7.3.3
Shuffle过程详解
其他Reduce任务
3. Reduce端的Shuffle过程
Map任务 磁盘
1 “领取”数据
Reduce任务 缓存
2 归并数据
分区
分区
磁盘 文件归并
3
把数据输入给 Reduce任务
其他Map任务
其他Reduce任务
图7-5 Reduce端的Shuffle过程
7.3.4
合并（Combine）和归并（Merge）的区别： 两个键值对<“a”,1>和<“a”,1>，如果合并，会得到<“a”,2>，如果归并，会得到<“a”,<1,1>>
7.3.3
Shuffle过程详解
3. Reduce端的Shuffle过程
•Reduce任务通过RPC向JobTracker询问Map任务是 否已经完成，若完成，则领取数据 •Reduce领取数据先放入缓存，来自不同Map机器， 先归并，再合并，写入磁盘 •多个溢写文件归并成一个或多个大文件，文件中的键 值对是排序的 •当数据很少时，不需要溢写到磁盘，直接在缓存中归 并，然后输出给Reduce
RR Map
RR Map
RR Map
RR Map
MapReduce（分布式计算框架）
MapReduce（分布式计算框架）MapReduce是⼀种计算模型，⽤于处理⼤数据量的计算，其计算过程可以分为两个阶段（实质上是三个阶段），即Map和Reduce.图2-3-1：MapReduce执⾏步骤其中Map将输⼊的原始数据集转化为Key-Value（键-值对），拆分给不同节点并⾏进⾏指定的计算操作（例如排序、聚集），形成中间结果，这个计算操作的过程称为Map shuffle；Reduce则并⾏地对⽣成的中间结果中相同的Key的所有Value进⾏规约合并汇总处理后，输出新的Key-Value得到最终结果，这个处理相同Key的过程称为Reduce shuffle. 可以看出，在Map和Reduce中间，其实还有⼀个过程，就是对Map的输出进⾏整理并交给Reduce，这个过程就是shuffle. Map和Reduce操作需要我们⾃⼰定义相应的Map类和Reduce类，⽽shuffle则是系统⾃动帮我们实现的。
简单点理解，可以将Map看作是拆分数据集给不同的节点进⾏并⾏计算操作，将Reduce看作是整合每个节点的计算结果以汇总出最终结果（即Map负责分的计算，Reduce负责合的计算）。
图2-3-2：MapReduce⼯作原理1. JobTracker和TaskTrackerMapReduce由两种主要的后台程序运⾏：JobTracker和TaskTracker.(1) JobTrackerJobTracker是master节点，⼀个集群中只有⼀个，负责管理所有作业、任务/作业的监控及错误处理等，并将任务分解成⼀系列任务，分派给TaskTracker.(2) TaskTrackerTaskTracker是slave节点，负责运⾏Map Task和Reduce Task，并通过周期性的⼼跳与JobTracker交互，通知JobTracker其当前的健康状态，每⼀次⼼跳包含了可⽤的Map和Reduce任务数⽬、占⽤的数⽬以及运⾏中的任务详细信息。
mapreduce的介绍及工作流程
mapreduce的介绍及工作流程MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架。
它可以有效地处理大规模数据集，提供了分布式计算的能力，以及自动化的数据分片、任务调度和容错机制。
本文将介绍MapReduce的基本概念、工作流程以及其在大数据处理中的应用。
一、MapReduce的基本概念MapReduce的基本概念分为两个部分：Map和Reduce。
Map用于对输入数据进行初步处理，将输入数据分解成若干个<key, value>对。
Reduce则对Map的输出进行聚合操作，生成最终的结果。
MapReduce的输入数据通常是一个大型数据集，可以是文件、数据库中的表或者其他形式的数据源。
输入数据被划分为若干个数据块，每个数据块由一个Map任务处理。
Map任务将输入数据块转化为若干个中间结果，每个中间结果都是一个<key, value>对。
Reduce任务负责对Map任务的输出进行进一步处理，将具有相同key的中间结果进行聚合操作，生成最终的结果。
Reduce任务的输出结果通常是一个<key, value>对的集合。
二、MapReduce的工作流程MapReduce的工作流程可以简单概括为以下几个步骤：输入数据的划分、Map任务的执行、中间结果的合并与排序、Reduce任务的执行、最终结果的输出。
1. 输入数据的划分：输入数据被划分成若干个数据块，在分布式环境下，每个数据块都会被分配到不同的节点上进行处理。
数据块的大小通常由系统自动设置，以保证每个Map任务的负载均衡。
2. Map任务的执行：每个Map任务独立地处理一个数据块，将输入数据转化为若干个中间结果。
Map任务可以并行执行，每个任务都在独立的节点上运行。
Map任务的输出中间结果被存储在本地磁盘上。
3. 中间结果的合并与排序：Map任务输出的中间结果需要在Reduce任务执行之前进行合并和排序。
MapReduce介绍
一瓶辣椒酱，你 得研磨所
有的原料。因此 ，研磨机 通常将 map 操作的蔬菜碎 聚集在了一起。
简介（简单解释）
Map（映射）
We want to count all the books in the library. You count up shelf #1, I count up shelf #2. That’s map. The more
下这个节点状态为死亡，并把分配给这个节点的数据发到别的
节点。每个操作使用命名文件的原子操作以确保不会发生并行 线程间的冲突；当文件被改名的时候，系统可能会把他们复制 到任务名以外的另一个名字上去。（避免副作用）。
特点：分布可靠
化简操作工作方式与之类似，但是由于化简 操作的可并行性相对较差，主节点会尽量把 化简操作只分配在一个节点上，或者离需要
现在我们到一起， 把所有人的统计数加 在一起。这就是 “Reduce”。
Part 2
特点
特点：分布可靠
MapReduce通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每 个节点实现可靠性；每个节点会周期性的返回它所完成的工作 和最新的状态。如果一个节点保持沉默超过一个预设的时间间 隔，主节点（类同Google File System中的主服务器）记录
在这一阶段，你 将各种蔬 菜碎都放入研磨 机里进行 研磨，你就可以 得到一瓶 辣椒酱了。这意 味要制成
所以，当你在切像洋葱这样的蔬菜时，你执行就是
一个Map操作。 Map操作适用于每一种蔬菜，它 会相应地生产出一种或多种碎块，在我们的例子中 生产的是蔬菜块。在Map操作中可能会出现有个洋 葱坏掉了的情况，你只要把坏洋葱丢了就行了。所 以，如果出现坏洋葱了，Map操作就会过滤掉坏洋 葱而不会生产出任何的坏洋葱块。
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Map函数（映射）和Reduce函数（化简） Map操作是可以高度并行的，这对高性能要求的应用以及并行计算领域的需求非常有用。 统计词频的MapReduce函数的核心代码非常简短，主要就是实现这两个函数。 map(String key, String value): // key: 文件名 // value: 文件内容 for each word w in value: EmitIntermediate(w, "1"); reduce(String key, Iterator values): // key: a word // values: a list of counts int result = 0; for each v in values: result += ParseInt(v); Emit(AsString(result));
• 谷歌文件系统GFS（海量的数据访问存储） • Chubby分布式锁服务（分布式环境下并发操作的同步） • MapReduce分布式编程模型的结构（并行数据处理）
• BigTable结构化数据存储系统（管理组织海量的数据）
google云计算的构成要素
Google云计算应用 MapReduce BigTable GFS Chubby
容错机制
• 由于MapReduce函数库是设计用于在成百上千台机器上处理海量数据 的，所以这个函数库必须考虑到机器故障的容错处理。
• master会定期发送命令轮询每一台worker机器。如果在一定旪间内有 一台worker机器一直没有响应，master就认为这个worker失效了。所 有这个worker机器上正在处理的map 仸务戒者reduce仸务都被设置成 为空闲状态，被其他worker重新执行。 • 解决方法：在master中，定期会设定检查点(checkpoint)。如果master 仸务失效了，可以从上次最后一个检查点开始启动另一个master进程 。
• 主要目的：它旨在通过网络把多个成本相对较低 的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美 系统。
强大的分布式处理能力
• 由几十万甚至大约100万台廉价的服务器所组成的网络。这些机器单个而 论的话，其性能并丌比家用台式机强大多少。但是这个网络存储的数据量惊 人，能容纳丌计其数的网络数据拷贝，因此搜索速度能够更快，在眨眼之间 便能为数十亿的搜索提交答案。
•
•
4.缓存的中间键值对会被定期写入本地磁盘，而且被分为R个区，R的大小是 由用户定义的，将来每个区会对应一个Reduce作业；这些中间键值对的位置 会被通报给master，master负责将信息转发给Reduce worker。
பைடு நூலகம்
过程
• 5.master通知分配了Reduce作业的worker它负责的分区在什么位置， 当Reduce worker把所有它负责的中间键值对都读过来后，先对它们 进行排序，使得相同键的键值对聚集在一起。 • 6.reduce worker遍历排序后的中间键值对，对于每个唯一的键，都 将键与关联的值传递给reduce函数，reduce函数产生的输出会添加到 这个分区的输出文件。 • 7.当所有的Map和Reduce作业都完成了，master唤醒正版的user program，MapReduce函数调用返回user program的代码。
3.MapReduce分布式编程模型的结构
过程
• 1.MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份
•
er program的副本中有一个称为master，其余称为worker，master是负 责调度的，为空闲worker分配作业 3.被分配了Map作业的worker，开始读取对应分片的输入数据，Map作业数量 是由M决定的，map函数产生的中间键值对被缓存在内存中。
•
向"云"规模的数据处理迈进标志着我们在信息处理方面发生了翻天覆地的转 变。从最基本的层面讲，"云"的发展就如同100年前人类用电的进程演变，当 旪的农场和公司逐渐关闭了自己的发电机，转而从高效的发电厂购买电力。 Google的高管们很早前就开始展望这一转变并为之进行筹划准备。
google云计算的构成要素
谢谢！
Google云计算的强大 处理能力
目录
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1.为何云计算有强大的处理能力 2.云计算的构成要素 3.MapReduce分布式编程模型的结构 4.MapReduce对数据处理的流程 5.容错机制
强大的分布式处理能力
• 云计算：其概念是由Google提出的，这是一个美 丽的网络应用模式。