MapReduce应用场景、原理、基本架构及使用方法
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结构
MapReduce结构一、概述MapReduce是一种分布式计算模型，用来处理大规模数据集。
它主要用于解决数据处理、分析和挖掘中的各种问题。
MapReduce结构由两个主要部分组成：Map和Reduce。
在Map阶段，数据被分成若干个片段，每个片段被分配给一个Map任务进行处理。
在Reduce阶段，Map任务的输出被收集和聚合，最终得到最终结果。
二、Map阶段Map阶段是MapReduce结构的第一部分。
在这个阶段，数据被拆分成多个片段，并被分配给各个Map任务进行处理。
Map任务是并行执行的，每个任务独立处理自己负责的数据片段。
Map任务的输入通常是一条记录，通过对输入进行处理，可以生成键值对作为输出。
每个键值对都有一个键和一个值，这些键值对将作为Reduce 阶段的输入。
2.1 Map阶段的流程1.数据拆分：输入数据被分成若干个片段，每个片段被分配给一个Map任务。
这个过程称为数据拆分。
2.数据处理：每个Map任务对自己负责的数据片段进行处理。
处理的方式可以是提取关键信息、过滤数据或进行计算等。
3.生成键值对：Map任务根据输入数据，生成键值对作为输出。
每个键值对都包括一个键和一个值。
4.数据分发：生成的键值对根据键，被分发到不同的Reduce任务进行处理。
数据分发的过程可以是基于哈希表或者排序等方式。
2.2 Map阶段的特点1.并行处理：Map任务是并行执行的，每个任务独立处理一部分数据。
2.局部处理：Map任务只处理自己负责的数据片段，通过局部处理，减少了数据传输的开销。
3.输出键值对：Map任务的输出是键值对，这些键值对将成为Reduce阶段的输入。
三、Reduce阶段Reduce阶段是MapReduce结构的第二部分。
在这个阶段，Map任务的输出被收集和聚合，最终得到最终结果。
Reduce任务的数量可以通过参数进行设置，可以灵活控制。
3.1 Reduce阶段的流程1.数据收集：Map任务的输出被收集起来，分组成若干个键值对列表。
MapReduce的原理及执行过程
MapReduce的原理及执⾏过程MapReduce简介1. MapReduce是⼀种分布式计算模型，是Google提出的，主要⽤于搜索领域，解决海量数据的计算问题。
2. MR有两个阶段组成：Map和Reduce，⽤户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。
MapReduce执⾏流程MapReduce原理MapReduce的执⾏步骤：1、Map任务处理 1.1 读取HDFS中的⽂件。
每⼀⾏解析成⼀个<k,v>。
每⼀个键值对调⽤⼀次map函数。
<0,hello you> <10,hello me> 1.2 覆盖map()，接收1.1产⽣的<k,v>，进⾏处理，转换为新的<k,v>输出。
<hello,1> <you,1> <hello,1> <me,1> 1.3 对1.2输出的<k,v>进⾏分区。
默认分为⼀个区。
详见《》 1.4 对不同分区中的数据进⾏排序（按照k）、分组。
分组指的是相同key的value放到⼀个集合中。
排序后：<hello,1> <hello,1><me,1> <you,1> 分组后：<hello,{1,1}><me,{1}><you,{1}> 1.5 （可选）对分组后的数据进⾏归约。
详见《》2、Reduce任务处理 2.1 多个map任务的输出，按照不同的分区，通过⽹络copy到不同的reduce节点上。
（shuffle）详见《》 2.2 对多个map的输出进⾏合并、排序。
覆盖reduce函数，接收的是分组后的数据，实现⾃⼰的业务逻辑， <hello,2> <me,1> <you,1> 处理后，产⽣新的<k,v>输出。
MapReduce的应用与实现
MapReduce的应用与实现MapReduce的应用与实现大数据时代的到来，数据量的增长速度越来越快，传统的数据处理方式往往难以胜任，因此新的数据处理方案不断涌现。
MapReduce是其中一种比较常见的数据处理框架，它可应用于各种领域中的数据处理操作，本文将从MapReduce的应用和实现两个方面来进行介绍和分析。
一、MapReduce的应用1.分布式计算MapReduce是一种分布式计算模型，是一种能够把一个大型的任务并行化，分给少量计算机处理的方法。
MapReduce的核心思想就是把计算过程分成两个步骤：Map和Reduce。
在Map的过程中，原始的数据由Map函数进行筛选，这个阶段的主要作用是将原始数据进行初步处理，它会将原始数据转变成一个中间格式，这个格式能够被Reduce所理解。
在Reduce过程中，中间数据由Reduce函数进行处理，得到最终的结果。
由于MapReduce的方式是基于分布式计算的，因此不需要大量的计算资源才能够处理海量数据，在分布式环境下，可以对数据进行快速计算和分析，具有很高的效率和可扩展性。
2.数据挖掘在数据挖掘过程中，需要对数据进行清洗，处理，筛选等操作，还需要计算各种指标，分析数据的特征和规律。
由于海量数据的存在，传统数据处理方式会非常困难，而MapReduce可以很好地解决这个问题。
MapReduce可以通过改进Map和Reduce算法来实现对数据的处理和清洗，并且可以实现分布式计算，从而提高数据挖掘的效率和精度。
3.日志分析在互联网时代中，互联网公司会生成大量的日志数据，如访问量，点击率，搜索关键字等，这些数据是非常重要的，需要进行数据分析和挖掘，来获取有价值信息。
MapReduce可以实现分布式、高性能的计算和分析，从而非常适合日志分析的需求。
4.图像处理在图像处理中，需要对图像进行识别、分类、过滤等操作，不同的算法需要处理海量的图像数据。
MapReduce可以很好地解决这个问题，可以通过MapReduce来实现对图像的分割、特征提取和分类等操作，从而实现对图像的高效处理。
MapReduce应用场景、原理
MapReduce（分布式计算框架）
JobTracker
• Master
• 管理所有作业 • 将作业分解成一系列任务 • 将任务指派给TaskTracker • 作业/任务监控、错误处理
等
TaskTrackers
• Slave • 运行Map Task和 Reduce Task • 与JobTracker交互， 执行命令，并汇报 任务状态
4 2013/10/7
目录
1. MapReduce的应用场景 2. MapReduce编程模型
3. MapReduce的架构 4. MapReduce调度器 5. MapReduce配置与部署 6. 常见MapReduce应用场景 7. 总结
5 2013/10/7
MapReduce的实例—Wordcount
TextInputFormat
Key是行在文件中的偏移量，value是行内容 若行被截断，则读取下一个block的前几个字符
15
2013/10/7
MapReduce编程模型—Split与Block
Block
HDFS中最小的数据存储单位
默认是64MB
Spit
MapReduce中最小的计算单元 默认与Block一一对应
名的网页交给同一个Reduce Task处理
20 2013/10/7
MapReduce编程模型
Map阶段
InputFormat（默认TextInputFormat） Mapper
Combiner（local reducer） Partitioner
Reduce阶段
Reducer OutputFormat（默认TextOutputFormat）
MapReduce的架构及原理
MapReduce的架构及原理MapReduce是⼀种分布式计算模型，是Hadoop的主要组成之⼀，承担⼤批量数据的计算功能。
MapReduce分为两个阶段：Map和Reduce。
⼀、MapReduce的架构演变客户端向JobTracker提交⼀个作业，JobTracker会把这个作业拆分成多份，然后分配给TaskTracker(任务执⾏者)执⾏，TaskTracker会每隔⼀段时间向JobTracker发送⼼跳信息，如果JobTracker在⼀段时间内没有收到TaskTracker的⼼跳信息，JobTracker会认为TaskTracker挂掉，并把TaskTracker的任务分配给其它TaskTracker。
该架构存在的问题：a、JobTracker节点压⼒过⼤；b、单点故障；3、只能跑MapReduce作业。
以上架构，在Hadoop版本中称为MRv2，所解决的问题：1、更⾼的集群利⽤率，⼀个框架未使⽤的资源可由另⼀个框架进⾏使⽤，充分的避免资源浪费；2、很⾼的扩展性；3、yarn通过加⼊ApplicationMaster可变部分，可以编写不同的APPMst；4、监控job的tasks运⾏情况下放到ApplicationMaster中；⼆、MapReduce执⾏过程1、客户端提交作业2、JobClient与JobTracker通信，JobTracker返回⼀个JobID3、JobClient复制作业资源⽂件将运⾏作业所需要的资源赋值到HDFS上，包括MR程序打包的JAR⽂件、配置⽂件和输⼊划分信息。
这些⽂件都存在JobTracker专门为该作业创建的⽂件夹中，⽂件夹名称为该作业的JobID。
4、提交任务5、JobTracker初始化任务，创建作业对象JobTracker接收到作业后，将其放在⼀个作业队列，等待作业调度器进⾏调度。
6、对HDFS上的资源⽂件进⾏分⽚，每个分⽚对应⼀个MapTask当作业调度器根据⾃⼰的调度算法调度到该作业时，会根据输⼊划分信息为每个划分创建⼀个map任务，并将map任务分配给TaskTracker 执⾏7、TaskTracker会向JobTracker返回⼀个⼼跳信息，根据⼼跳信息分配任务TaskTracker每隔⼀段时间会给JobTracker发送⼀个⼼跳，告诉JobTracker它依然在运⾏，同时⼼跳中还携带着任务进度等信息8、TaskTracker从HDFS上获取作业资源⽂件对于map和reduce任务，TaskTracker根据主机核的数量和内存的⼤⼩有固定数量的map槽和reduce槽。
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。
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7
MapReduce的实例—Wordcount
Ø Case 1：整个文件可以加载到内存中； ü sort datafile | uniq -c Ø Case 2：文件太大不能加载到内存中，但 <word, count>可以存放到内存中； Ø Case 3：文件太大无法加载到内存中，且 <word, count>也不行
ü R是Reduce Task数目 ü 允许用户自定义
Ø 很多情况需自定义Partitioner
ü 比如“hash(hostname(URL)) mod R”确保相同域 名的网页交给同一个Reduce Task处理
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MapReduce编程模型 Ø Map阶段
ü InputFormat（默认TextInputFormat） ü Mapper ü Combiner（local reducer） ü Partitioner
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MapReduce编程模型—WordCount
Ø Input: 一系列key/value对 Ø 用户提供两个函数实现:
ü map(k,v) à list(k1,v1) ü reduce(k1, list(v1)) à v2
Ø (k1,v1) 是中间key/value结果对 Ø Output：一系列(k2,v2)对
ü 输入数据格式解析：InputFormat ü 输入数据处理：Mapper ü 数据分组：Partitioner
Ø Reduce阶段由一定数量的Reduce Task组成
ü 数据远程拷贝 ü 数据按照key排序 ü 数据处理：Reducer
13 ü 数据输出格式：OutputFormat
⑥
Reduce Task
Container
④ Resource Manager ② Node Manager ③
⑤
MR AppMaster
Client
⑤ ⑤
Client Node Manager
Map Task
Container
⑥
MapReduce概述
MapReduce编程模型
MapReduce基本架构和原理
MapReduce程序设计
MapReduce的实例—Wordcount Ø 场景：有大量文件，里面存储了单词， 且一个单词占一行 Ø 任务：如何统计每个单词出现的次数？ Ø 类似应用场景：
ü 搜索引擎中，统计最流行的K个搜索词； ü 统计搜索词频率，帮助优化搜索词提示
Ø Reduce阶段
ü Reducer ü OutputFormat（默认TextOutputFormat）
22
主要内容
1 2 3 4
MapReduce概述
MapReduce编程模型
MapReduce基本架构和原理
MapReduce程序设计
MapReduce 1.0架构
24
MapReduce 1.0（分布式计算框架）
ü 功能类似于 1.0中的JobTracker，但不负责资源管理； ü 功能包括：任务划分、资源申请并将之二次分配个Map Task和Reduce Task、任务状态监控和容错。
28
MapReduce 2.0运行流程
Map Task
Container
Client
Node Manager ①
11
MapReduce编程模型—WordCount
map(key, value): // key: document name; value: text of document for each word w in value: emit(w, 1) reduce(key, values): // key: a word; values: an iterator over counts result = 0 for each count v in values: result += v emit(key,result)
MR MR App App Mstr Mstr Container
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MapReduce 2.0架构 Ø Client
ü 与MapReduce 1.0的Client类似，用户通过Client与YARN 交互，提交MapReduce作业，查询作业运行状态，管理作 业等。
Ø MRAppMaster
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MapReduce 2.0容错性 Ø MRAppMaster容错性
ü 一旦运行失败，由YARN的ResourceManager负责重新启 动，最多重启次数可由用户设置，默认是2次。一旦超过 最高重启次数，则作业运行失败。
Ø Map Task/Reduce Task
ü Task周期性向MRAppMaster汇报心跳； ü 一旦Task挂掉，则MRAppMaster将为之重新申请资源， 并运行之。最多重新运行次数可由用户设置，默认4次。
ü 处理跨行问题
Ø 将分片数据解析成key/value对
ü 默认实现是TextInputFormat
Ø TextInputFormat
ü Key是行在文件中的偏移量，value是行内容 ü 若行被截断，则读取下一个block的前几个字符
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MapReduce编程模型—Split与Block Ø Block
Ø MapReduce特点
ü 易于编程 ü 良好的扩展性 ü 高容错性 ü 适合PB级以上海量数据的离线处理
4
MapReduce的特色—不擅长的方面 Ø 实时计算
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MapReduce计算框架—数据本地性
机架间带宽为2-10Gbps Switch 同一个机架 内任意两个 节点间共享 1Gbps带宽
Resource Scheduler
2 3,8 Node Manager 6 Map Map Task Task Container 7 2 5 5 4 Node Manager Container 6 Reduce Reduce Task Task 7 7 6 Container Map Map Task Task
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MapReduce编程模型
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Ø MapReduce将作业的整个运行过程分为两个阶段： Map阶段和Reduce阶段 Ø Map阶段由一定数量的Map Task组成
ü 像MySQL一样，在毫秒级或者秒级内返回结果
Ø 流式计算
ü MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化 ü MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静 态的
Ø DAG计算
ü 多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的 输入为前一个的输出
5
主要内容
1 2 3 4
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MapReduce 2.0架构
ResourceManager Client Client 1 Applications Manager
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MapReduce编程模型—内部逻辑
HDFS Split 0
Read (Inputformat)
Split 1
Read (Inputformat)
Split 2
Read (Inputformat)
Split 3
Read (Inputformat)
Mapper
Map Task
Mapper c 1 c 1
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MapReduce编程模型—Combiner
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MapReduce编程模型—Combiner Ø Combiner可做看local reducer
ü 合并相同的key对应的value（wordcount例子） ü 通常与Reducer逻辑一样
Ø 好处
ü 减少Map Task输出数据量（磁盘IO） ü 减少Reduce-Map网络传输数据量(网络IO)
ü HDFS中最小的数据存储单位 ü 默认是64MB
Ø Spit
ü MapReduce中最小的计算单元 ü 默认与Block一一对应
Ø Block与Split
ü Split与Block是对应关系是任意的，可由用户控制
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MapReduce编程模型—InputFormat
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Shuffle & Sort c 1 c 1 Reducer
Write (Outputformat)
a
Write (Outputformat)
a 1
b 1
c 1
Reduce 阶段
Reducer
HDFS 14
Part-0
Part-1
Part-2
MapReduce编程模型—外部物理结构
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MapReduce编程模型—InputFormat Ø 文件分片（InputSplit）方法
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MapReduce 1.0（分布式计算框架）
Map Task
• Map引擎 • 解析每条数据记录，传递给
用户编写的map() • 将map()输出数据写入本地 磁盘（如果是map-only作业， 则直接写入HDFS）