mapreduce的执行过程,mapreduce执行过程中,数据都是以什么形式进行传递的

MapReduce执行过程

其实不管在map端还是在reduce端，MapReduce都是反复地执行排序，合并操作，现在终于明白了有些人为什么会说：排序是hadoop的灵魂。

处理一个mapreduce作业主要包括的过程如下：输入数据切片 在开始执行作业之前，输入数据会被切片成若千个小块。每个小块通常大小为64MB-128MB左右。Map任务执行 每个Worker节点会启动若个Mapper线程来处理输入数据切片。

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。

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 。从下这张图中可以了解shuffle所处的位置。

MapReduce执行流程及示例

1、首先hadoop框架要求程序员将函数分成两部分，即map和reduce函数。map阶段：就是将输入通过map函数处理得出中间结果并通过hadoop框架分配到不同的reduce。reduce阶段：就是将中间结果通过reduce函数处理得到最后的结果。

2、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。

3、输入：输入数据分为键/值对，由集群中的每个节点处理。映射函数：使用输入数据中的每个键/值对来调用用户定义的映射函数，以生成一组中间键/值对。Shuffle：将中间的键/值对分组，并将其发送到正确的节点。

4、我们写MapReduce程序的时候，我们写的mapper都要继承这个Mapper.class，通常我们会重写map（）方法，map（）每次接受一个K-V对，然后我们对这个K-V对进行处理，再分发出处理后的数据。

处理一个mapreduce作业主要包括哪几个过程

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。

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。

首先从HDFS中读取数据，并对它做分片操作（split） （2） 每个小分片单独启动一个map任务来处理此分片的数据。

逻辑处理接口：映射器用户根据业务需求实现三种方法：map（） setup（） cleanup（）。（3）划分器划分HashPartitioner有一个默认实现，逻辑是根据key和numReduces的哈希值返回一个分区号；key.hashCode（）&Integer。

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。

mapreduce中map是怎么做的?参数又是怎么解析传递给map方法的

1、我们可以看到run（）方法首先调用setup（）进行初始操作，然后对每个context.nextKeyValue（）获取的K-V对，就调用map（）函数进行处理，最后调用cleanup（）做最后的处理。

2、map中的value是以一行一行的形式从HDFS上指定路径来读取数据的。key就是每行的序号，一般不用管这个key，主要是对Value进行一些处理，然后输出你想要的Key、Value给Reduce做下一步处理。

3、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。

4、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。

5、mapreduce工作原理为：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。

mapreduce工作流程

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。

MapReduce是一种分布式计算模型，它的计算工作流程如下：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。

map任务的输入和输出都是key-value （3） 把每个map输出的key-value都进行分区，然后做排序、归并、合并后，分发给所有reduce节点去处理——这个过程称为shuffle。因此map输出的分区数量取决于reduce机器（节点）的数量。

其实，一次mapreduce过程就包括上图的6个步骤，input、splitting、mapping、shuffling、redecing、final redult。

首先hadoop框架要求程序员将函数分成两部分，即map和reduce函数。map阶段：就是将输入通过map函数处理得出中间结果并通过hadoop框架分配到不同的reduce。reduce阶段：就是将中间结果通过reduce函数处理得到最后的结果。

请简要描述Hadoop计算框架MapReduce的工作原理

mapreduce工作原理为：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。mapreduce工作原理为：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。

hadoop是依据mapreduce的原理，用Java语言实现的分布式处理机制。

这个过程是高度并行的，意味着每个数据块都可以在一个单独的处理器上进行处理。这种并行处理是Hadoop MapReduce模型在处理大规模数据集时的关键优势之一。

标签：mapreduce执行过程传递形式