2024年10月mapreduce的功能（Hadoop的组件MapReduce和HDFS分别是做什么的）
⑴mapreduce的功能（Hadoop的组件MapReduce和HDFS分别是做什么的
⑵Hadoop的组件MapReduce和HDFS分别是做什么的
⑶hdfs是：hadoop分布式文件系统，主要用于存储和管理数据，而mapreduce是计算处理框架，主要用于分析处理统计你存在hdfs上的数据集用的
⑷MapReduce实现常用算法
⑸Usingmapreducetocountwordfrequency创建给定文档的反向索引使用mapreduce来实现一个倒排索引为GFS(Google文件系统)实现一个简单的客户端，提供一下功能：.read(文件名)，通过文件名从GFS中读取文件。.write(文件名，内容)，通过文件名和内容写入GFS中。现在有两种已经在基础类中实现的方法：.readChunk(文件名，块索引)，从GFS中读取一个块。.writeChunk(文件名，块索引，块数据)，向GFS中写入一个块。为了简化这个问题，我们可以假设块大小为chunkSize位的(在真实的文件系统中，是M)，GFS客户端的任务是将一个文件分为若干块(如果需要的话)并且保存在远端的GFS服务器上，chunkSize会在构造函数中给出，你需要的是实现读和写这两个private方法。使用mapreduce框架查找最常使用的k个单词.mapper的key为文档的id,值是文档的内容,文档中的单词由空格分割.对于reducer，应该输出最多为k个key-value对,包括最常用的k个单词以及他们在当前reducer中的使用频率.评判系统会合并不同的reducer中的结果以得到全局最常使用的k个单词,所以你不需要关注这一环节.k在TopK类的构造器中给出.
⑹Hadoop到底是干什么用的
⑺用途：将单机的工作任务进行分拆，变成协同工作的集群。用以解决日益增加的文件存储量和数据量瓶颈。
⑻比如计算一个M的文本文件中的单词的个数，这个文本文件有若干行，每行有若干个单词，每行的单词与单词之间都是以空格键分开的。对于处理这种M量级数据的计算任务，把这个M的文件拷贝到自己的电脑上，然后写个计算程序就能完成计算。
⑼HDFS（HadoopDistributedFileSystem：
⑽既可以是Hadoop集群的一部分，也可以是一个独立的分布式文件系统，是开源免费的大数据处理文件存储系统。
⑾HDFS是Master和Slave的主从结构（是一种概念模型，将设备分为主设备和从设备，主设备负责分配工作并整合结果，或作为指令的来源；从设备负责完成工作，一般只能和主设备通信。主要由Name-Node、SecondaryNameNode、DataNode构成。
⑿Name-Node：分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等
⒀SecondaryNameNode：辅助NameNode，分担其工作，紧急情况可以辅助恢复
⒁DataNode：Slave节点，实际存储数据、执行数据块的读写并汇报存储信息给NameNode
⒂HDFS客户端的存储流程：当客户需要写数据时，先在NameNode上创建文件结构并确定数据块副本将要写道哪几个datanode，然后将多个代写DataNode组成一个写数据管道，保证写入过程完整统一写入。
⒃读取数据时则先通过NameNode找到存储数据块副本的所有DataNode，根据与读取客户端距离排序数据块，然后取最近的。
⒄如何用mapreduce解决实际问题
⒅MapReduce从出现以来，已经成为ApacheHadoop计算范式的扛鼎之作。它对于符合其设计的各项工作堪称完美：大规模日志处理，ETL批处理操作等。随着Hadoop使用范围的不断扩大，人们已经清楚知道MapReduce不是所有计算的最佳框架。Hadoop将资源管理器YARN作为自己的顶级组件，为其他计算引擎的接入提供了可能性。如Impala等非MapReduce架构的引入，使平台具备了支持交互式SQL的能力。今天，ApacheSpark是另一种这样的替代，并且被称为是超越MapReduce的通用计算范例。也许您会好奇：MapReduce一直以来已经这么有用了，怎么能突然被取代看毕竟，还有很多ETL这样的工作需要在Hadoop上进行，即使该平台目前也已经拥有其他实时功能。值得庆幸的是，在Spark上重新实现MapReduce一样的计算是完全可能的。它们可以被更简单的维护，而且在某些情况下更快速，这要归功于Spark优化了刷写数据到磁盘的过程。Spark重新实现MapReduce编程范式不过是回归本源。Spark模仿了Scala的函数式编程风格和API。而MapReduce的想法来自于函数式编程语言LISP。尽管Spark的主要抽象是RDD（弹性分布式数据集，实现了Map，reduce等操作，但这些都不是Hadoop的Mapper或ReducerAPI的直接模拟。这些转变也往往成为开发者从Mapper和Reducer类平行迁移到Spark的绊脚石。与Scala或Spark中经典函数语言实现的map和reduce函数相比，原有Hadoop提供的Mapper和ReducerAPI更灵活也更复杂。这些区别对于习惯了MapReduce的开发者而言也许并不明显，下列行为是针对Hadoop的实现而不是MapReduce的抽象概念：·Mapper和Reducer总是使用键值对作为输入输出。·每个Reducer按照Key对Value进行reduce。·每个Mapper和Reducer对于每组输入可能产生个，个或多个键值对。·Mapper和Reducer可能产生任意的keys和values，而不局限于输入的子集和变换。Mapper和Reducer对象的生命周期可能横跨多个map和reduce操作。它们支持setup和cleanup方法，在批量记录处理开始之前和结束之后被调用。本文将简要展示怎样在Spark中重现以上过程，您将发现不需要逐字翻译Mapper和Reducer！作为元组的键值对假定我们需要计算大文本中每一行的长度，并且报告每个长度的行数。在HadoopMapReduce中，我们首先使用一个Mapper，生成为以行的长度作为key，作为value的键值对。publilassLineLengthMapperextendsMapper《LongWritable,Text,IntWritable,IntWritable》{Overrideprotectedvoidmap(LongWritablelineNumber,Textline,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{context.write(newIntWritable(line.getLength()),newIntWritable());}}值得注意的是Mappers和Reducers只对键值对进行操作。所以由TextInputFormat提供输入给LineLengthMapper，实际上也是以文本中位置为key（很少这么用，但是总是需要有东西作为Key，文本行为值的键值对。与之对应的Spark实现：lines.map(line=》(line.length,))Spark中，输入只是String构成的RDD，而不是key-value键值对。Spark中对key-value键值对的表示是一个Scala的元组，用(A，B)这样的语法来创建。上面的map操作的结果是(Int，Int)元组的RDD。当一个RDD包含很多元组，它获得了多个方法，如reduceByKey，这对再现MapReduce行为将是至关重要的。Reducereduce()与reduceBykey()统计行的长度的键值对，需要在Reducer中对每种长度作为key，计算其行数的总和作为value。publilassLineLengthReducerextendsReducer《IntWritable,IntWritable,IntWritable,IntWritable》{Overrideprotectedvoidreduce(IntWritablelength,Iterable《IntWritable》counts,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=;for(IntWritablecount:counts){sum+=count.get();}context.write(length,newIntWritable(sum));}}Spark中与上述Mapper，Reducer对应的实现只要一行代码：vallengthCounts=lines.map(line=》(line.length,)).reduceByKey(_+_)Spark的RDDAPI有个reduce方法，但是它会将所有key-value键值对reduce为单个value。这并不是HadoopMapReduce的行为，Spark中与之对应的是ReduceByKey。另外，Reducer的Reduce方法接收多值流，并产生，或多个结果。而reduceByKey，它接受的是一个将两个值转化为一个值的函数，在这里，就是把两个数字映射到它们的和的简单加法函数。此关联函数可以被调用者用来reduce多个值到一个值。与Reducer方法相比，他是一个根据Key来ReduceValue的更简单而更精确的API。Mappermap()与flatMap()现在，考虑一个统计以大写字母开头的单词的个数的算法。对于每行输入文本，Mapper可能产生个，个或多个键值对。publilassCountUppercaseMapperextendsMapper《LongWritable,Text,Text,IntWritable》{Overrideprotectedvoidmap(LongWritablelineNumber,Textline,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{for(Stringword:line.toString().split(““)){if(Character.isUpperCase(word.charAt())){context.write(newText(word),newIntWritable());}}}}Spark对应的写法：lines.flatMap(_.split(““).filter(word=》Character.isUpperCase(word())).map(word=》(word,)))简单的Sparkmap函数不适用于这种场景，因为map对于每个输入只能产生单个输出，但这个例子中一行需要产生多个输出。所以，和MapperAPI支持的相比，Spark的map函数语义更简单，应用范围更窄。Spark的解决方案是首先将每行映射为一组输出值，这组值可能为空值或多值。随后会通过flatMap函数被扁平化。数组中的词会被过滤并被转化为函数中的元组。这个例子中，真正模仿Mapper行为的是flatMap，而不是map。groupByKey()写一个统计次数的reducer是简单的，在Spark中，reduceByKey可以被用来统计每个单词的总数。比如出于某种原因要求输出文件中每个单词都要显示为大写字母和其数量，在MapReduce中，实现如下：publilassCountUppercaseReducerextendsReducer《Text,IntWritable,Text,IntWritable》{Overrideprotectedvoidreduce(Textword,Iterable《IntWritable》counts,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=;for(IntWritablecount:counts){sum+=count.get();}context.write(newText(word.toString().toUpperCase()),newIntWritable(sum));}}但是redeceByKey不能单独在Spark中工作，因为他保留了原来的key。为了在Spark中模拟，我们需要一些更像ReducerAPI的操作。我们知道Reducer的reduce方法接受一个key和一组值，然后完成一组转换。groupByKey和一个连续的map操作能够达到这样的目标:groupByKey().map{case(word,ones)=》(word.toUpperCase,ones.sum)}groupByKey只是将某一个key的所有值收集在一起，并且不提供reduce功能。以此为基础，任何转换都可以作用在key和一系列值上。此处，将key转变为大写字母，将values直接求和。setup()和cleanup()在MapReduce中，Mapper和Reducer可以声明一个setup方法，在处理输入之前执行，来进行分配数据库连接等昂贵资源，同时可以用cleanup函数可以释放资源。publilassSetupCleanupMapperextendsMapper《LongWritable,Text,Text,IntWritable》{privateConnectiondbConnection;Overrideprotectedvoidsetup(Contextcontext){dbConnection=...;}...Overrideprotectedvoidcleanup(Contextcontext){dbConnection.close();}}Spark中的map和flatMap方法每次只能在一个input上操作，而且没有提供在转换大批值前后执行代码的方法，看起来，似乎可以直接将setup和cleanup代码放在Sparkmap函数调用之前和之后：valdbConnection=...lines.map(...dbConnection.createStatement(...)...)dbConnection.close()//Wrong!然而这种方法却不可行，原因在于：·它将对象dbConnection放在map函数的闭包中，这需要他是可序列化的（比如，通过java.io.Serializable实现。而数据库连接这种对象一般不能被序列化。·map是一种转换，而不是操作，并且拖延执行。连接对象不能被及时关闭。·即便如此，它也只能关闭driver上的连接，而不是释放被序列化拷贝版本分配的资源连接。事实上，map和flatMap都不是Spark中Mapper的最接近的对应函数，Spark中Mapper的最接近的对应函数是十分重要的mapPartitions()方法，这个方法能够不仅完成单值对单值的映射，也能完成一组值对另一组值的映射，很像一个批映射（bulkmap方法。这意味着mapPartitions()方法能够在开始时从本地分配资源，并在批映射结束时释放资源。添加setup方法是简单的，添加cleanup会更困难，这是由于检测转换完成仍然是困难的。例如，这样是能工作的：lines.mapPartitions{valueIterator=》valdbConnection=...//OKvaltransformedIterator=valueIterator.map(...dbConnection...)dbConnection.close()//Stillwrong!MaynothaveevaluatediteratortransformedIterator}一个完整的范式应该看起来类似于：lines.mapPartitions{valueIterator=》if(valueIterator.isEmpty){Iterator()}else{valdbConnection=...valueIterator.map{item=》valtransformedItem=...if(!valueIterator.hasNext){dbConnection.close()}transformedItem}}}虽然后者代码翻译注定不如前者优雅，但它确实能够完成工作。flatMapPartitions方法并不存在，然而，可以通过调用mapPartitions，后面跟一个flatMap(a=》a)的调用达到同样效果。带有setup和cleanup的Reducer对应只需仿照上述代码使用groupByKey后面跟一个mapPartition函数。别急，等一下，还有更多MapReduce的开发者会指出，还有更多的还没有被提及的API：·MapReduce支持一种特殊类型的Reducer，也称为biner，可以从Mapper中减少洗牌(shuffled)数据大小。·它还支持同通过Partitioner实现的自定义分区，和通过分组parator实现的自定义分组。·Context对象授予CounterAPI的访问权限以及它的累积统计。·Reducer在其生命周期内一直能看到已排序好的key。·MapReduce有自己的Writable序列化方案。·Mapper和Reducer可以一次发射多组输出。·MapReduce有几十个调优参数。有很多方法可以在Spark中实现这些方案，使用类似Aumulator的API，类似groupBy和在不同的这些方法中加入partitioner参数的方法，Java或Kryo序列化，缓存和更多。由于篇幅限制，在这篇文章中就不再累赘介绍了。需要指出的是，MapReduce的概念仍然有用。只不过现在有了一个更强大的实现，并利用函数式语言，更好地匹配其功能性。理解SparkRDDAPI和原来的Mapper和ReducerAPI之间的差异，可以帮助开发者更好地理解所有这些函数的工作原理，以及理解如何利用Spark发挥其优势。
⒆hadoop有三个主要的核心组件：HDFS（分布式文件存储、MAPREDUCE（分布式的计算、YARN（资源调度，现在云计算包括大数据和虚拟化进行支撑。在HADOOP（hdfs、MAPREDUCE、yarn大数据处理技术框架，擅长离线数据分析.Zookeeper分布式协调服务基础组件，Hbase分布式海量数据库，离线分析和在线业务处理。Hivesql数据仓库工具，使用方便，功能丰富，基于MR延迟大，可以方便对数据的分析，并且数据的处理可以自定义方法进行操作，简单方便。Sqoop数据导入导出工具，将数据从数据导入Hive，将Hive导入数据库等操作。Flume数据采集框架，可以从多种源读取数据。Azkaban对操作进行管理，比如定时脚本执行，有图形化界面，上传job简单，只需要将脚本打成bao，可直接上传。.hadoop的可以做离散日志分析，一般流程是:将web中的数据取过来【通过flume】，然后通过预处理【mapreduce,一般只是使用map就可以了】，就是将数据中没有用处的数据去除掉，将数据转换【比如说时间的格式，Agent的组合】，并将数据进行处理之后以固定格式输出，由Hive处理，Hive是作用是将数据转换出一个表，RTL就是写SQL的一个过程，将数据进行分析，然后将数据报表统计，这个时候使用的是pig数据分析【hive一般作为库，pig做分析，我没有使用pig，因为感觉还没有hive的HQL处理方便】，最后将含金量最大的数据放入到mysql中，然后将mysql中的数据变为可视图化的工具。推荐的使用：当我们浏览一各网页的时候，将数据的值值传递给后台保存到log中，后台将数据收集起来，hadoop中的fiume可以将数据拿到放入到HDFS中，原始的数据进行预处理，然后使用HIVE将数据变为表，进行数据的分析，将有价值的数据放入到mysql，作为推荐使用，这个一般是商城，数据的来源也是可以通过多种方式的，比如说隐形图片、js、日志等都可以作为采集数据的来源。.hadoop中的HDFS有两个重要的角色：NameNode、datanode，Yarn有两个主要的主角：ResourceManager和nodeManager..分布式：使用多个节点协同完成一项或者多项业务功能的系统叫做分布式系统，分布式一般使用多个节点组成，包括主节点和从节点，进行分析.mapreduce：是使用较少的代码，完成对海量数据的处理，比如wordCount，统计单词的个数。实现思想：将单词一个一个的遍历，然后将单词加处理，但是这是集群，那么就每个节点计算自己节点的数据，然后最后交给一个统计的程序完成就可以了，最后将单词和结果输出。
⒇MapReduce和Hadoop的理解
⒈hadoop是一种分布式系统的平台，通过它可以很轻松的搭建一个高效、高质量的分布系统，而且它还有许多其它的相关子项目，也就是对它的功能的极大扩充，包括Zookeeper,Hive,Hbase等。MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框mapreduce，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。
⒉hadoop的三大组件及其作用是什么
⒊目前开源hadoop只包括hdfs，和纱线，纱线是hadoop的新组件。Hdfs是一个分散式档案系统，它使用多种备份方法来存储文件，并且可以用来连接像hive和hbase这样的产品和存储相应的数据。Mapreduce是一个用于大型数据处理的并行框架。用户可以编写自己的程序来调用框架并行处理大数据，并在调用过程中调整m和r的数量。然而，总的来说，编程是相对复杂的，所以我诞生了。纱线作为一种新的控件，主要管理hadoop模块的任务调度。目前，有两种模式:公平调度和容量调度。如果需要其他组件，则需要单独下载安装程序。
⒋Hadoop和MapReduce究竟分别是做什么用的
⒌Hadoop是用来开发分布式程序的架构，是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。
⒍MapReduce是用来做大规模并行数据处理的数据模型。方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
⒎Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。主要有以下几个优点??：
⒏高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖??。
⒐高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中?。
⒑高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快?。
⒒高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
⒓低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、YonghongZ-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
⒔参考资料来源：百度百科-MapReduce
⒕参考资料来源：百度百科-Hadoop
⒖简述HDFS和MapReduce在Hadoop中的角色
⒗mapreduce就是hadoop的api，如果在使用hadoop的mapper和reducer的api的时候就是在使用mapreduce，就会启动hadoop集群，利用hadoop集群解决问题，如果在开发中没有使用这样的输入输出等，就不会使用到hdfs，换言之，就是hdfs就是一个存储系统，在不安装hadoop的情况下，只使用hadoop的api也就是在使用mapreduce,但是想使用Hdfs就必须安装hadoop，这样在使用的时候，就可以使用的方式使用hdfs、在运行hadoop的wordcount的时候，runas在javaapplication的情况下也是可以使用的，无论你有没有按hadoop，有没有启hadoop服务，但是在输入输出的时候，不能用的，因为这是使用到hdfs，可以直接写系统路径、如果测试是在windows下的eclipse下面的话，一定要安装cygwin，并且配置cygwin的bin，到环境变量，才能运行，因为有些命令是要在linux下环境运行的，wordcount可以不用，如果想操作hbase，是要的。————————————————版权声明：本文为CSDN博主「zj」的原创文章，遵循.BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：