作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)
1.簡(jiǎn)介
Hadoop MapReduce（以下簡(jiǎn)稱MR）是一個(gè)分布式計(jì)算框架，基于Google開(kāi)發(fā)，用于并行處理海量數(shù)據(jù)集。其提供簡(jiǎn)單、高效的數(shù)據(jù)處理能力，并可運(yùn)行于多種平臺(tái)上，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。因此，掌握MR的原理及其工作方式對(duì)于利用它進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算，以及優(yōu)化數(shù)據(jù)處理性能都非常重要。本文從MapReduce框架的基本原理出發(fā)，深入剖析了其工作原理、流程、工作機(jī)制，并結(jié)合具體案例，詳盡闡述了MR的各項(xiàng)特性及優(yōu)缺點(diǎn)，同時(shí)也提供了一些擴(kuò)展閱讀的參考資源。
2.主要特點(diǎn)
- 分布式計(jì)算框架
- 可運(yùn)行在多種平臺(tái)上
- 支持海量數(shù)據(jù)處理
- 提供高效的數(shù)據(jù)分析能力
- 有優(yōu)秀的編程模型和生態(tài)系統(tǒng)
- 通過(guò)Hadoop項(xiàng)目發(fā)展而成熟，被業(yè)界廣泛采用
- 擁有豐富的工具及插件支持
3.適用場(chǎng)景
- 數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、推薦系統(tǒng)、日志分析、數(shù)據(jù)挖掘等需要大量計(jì)算處理的應(yīng)用場(chǎng)景；
- 實(shí)時(shí)或離線批處理、實(shí)時(shí)計(jì)算和流處理等數(shù)據(jù)處理需求；
- 在線業(yè)務(wù)交易、廣告投放、搜索排序等實(shí)時(shí)處理需求；
- 大規(guī)模集群計(jì)算資源的管理和任務(wù)調(diào)度。
4.總體結(jié)構(gòu)
Hadoop MapReduce由一個(gè)M(master)和R(slave/worker)組成，如下圖所示。Master負(fù)責(zé)分配任務(wù)，記錄執(zhí)行進(jìn)度；Slave負(fù)責(zé)處理任務(wù)，讀取數(shù)據(jù)、執(zhí)行計(jì)算、生成結(jié)果。Master和Slave之間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)通信，實(shí)現(xiàn)任務(wù)的分發(fā)、協(xié)作和監(jiān)控。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-685092.html
其中，Map是將數(shù)據(jù)映射到一系列鍵值對(duì)上的過(guò)程，Reduce是根據(jù)文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-685092.html
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