mapreduce数据结构的特点,mapreduce实例

mapreduce 2023-11-21 14:07 585 墨鱼

mapreduce

mapreduce数据结构的特点,mapreduce实例

MapReduce的特性MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念"map(映射)和reduce(归约)",和他们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有 MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化 MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的(可以考虑Storm)  DAG计算 多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的

∪ω∪ 1.Reduce会接收到不同map任务传来的数据，并且每个map传来的数据都是有序的。如果reduce端接受的数据量相当小，则直接存储在内存中(缓冲区大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.perc来自于Map合并的数据有以下特点：中间结果文件是无序的：Map任务的输出数据是无序的，所以来自于Map合并的数据也是无序的。中间结果文件可能很大：由于Map任务

流式计算特点是数据是源源不断得计算，并且数据是动态的；而MapReduce作为一个离线计算框架，主要是针对静态数据集得，数据是不能动态变化得。容错性：MapReduce在处理数据时具有容错机制。它可以检测和自动恢复失败的任务，确保整个作业的稳定执行。如果某个任务失败，框架会重新分配任务给其他可用的节点。简单性：MapReduce

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