hadoop 图解 mr过程
【摘要】 Hadoop MapReduce 是一个分布式数据处理框架，它将数据划分为多个块，并在集群中的多个节点上并行处理这些数据。下面是 Hadoop MapReduce 过程的详细说明和代码案例：数据输入：首先，Hadoop MapReduce 需要输入数据。这些数据通常被划分为多个块，每个块大小为 64MB 到 128MB。这些数据块被存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中。Mapp...
Hadoop MapReduce 是一个分布式数据处理框架，它将数据划分为多个块，并在集群中的多个节点上并行处理这些数据。下面是 Hadoop MapReduce 过程的详细说明和代码案例：
- 数据输入：首先，Hadoop MapReduce 需要输入数据。这些数据通常被划分为多个块，每个块大小为 64MB 到 128MB。这些数据块被存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中。
- Mapper 阶段：在 Mapper 阶段，每个数据块被分配给一个 Mapper 任务。Mapper 任务将数据块中的每个数据行作为输入，并产生一组中间键值对。这些中间键值对被分组并排序，然后传递给 Reducer 阶段。
下面是一个简单的 Mapper 代码案例：
public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable ONE = new IntWritable(1);
private final static Text WORD = new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
WORD.set(tokenizer.nextToken());
context.write(WORD, ONE);
}
}
}- Shuffle 阶段：在 Shuffle 阶段，所有 Mapper 任务产生的中间键值对被分组并排序。然后，这些分组被发送给相应的 Reducer 任务。
- Reducer 阶段：在 Reducer 阶段，每个分组被分配给一个 Reducer 任务。Reducer 任务将分组中的所有键值对作为输入，并产生一组输出键值对。这些输出键值对被分组并排序，然后写入 HDFS。
下面是一个简单的 Reducer 代码案例：
public class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}- 输出：在 Reducer 阶段完成后，所有输出键值对被写入 HDFS。然后，Hadoop MapReduce 作业完成。
需要注意的是，以上代码案例仅用于说明 Hadoop MapReduce 过程的基本原理，实际应用中可能需要根据具体需求进行修改和优化。
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