申请好域名后怎么建设网站,用win2003做网站,杭州营销,app成本MapReduce 运行原理
MapReduce简介
MapReduce是一种分布式计算模型#xff0c;由Google提出#xff0c;主要用于搜索领域#xff0c;解决海量数据的计算问题。
MapReduce分成两个部分#xff1a;Map#xff08;映射#xff09;和Reduce#xff08;归纳#xff09;。…MapReduce 运行原理
MapReduce简介
MapReduce是一种分布式计算模型由Google提出主要用于搜索领域解决海量数据的计算问题。
MapReduce分成两个部分Map映射和Reduce归纳。
当你向MapReduce框架提交一个计算作业时它会首先把计算作业拆分成若干个Map任务然后分配到不同的节点上去执行每一个Map任务处理输入数据中的一部分。当Map任务完成后它会生成一些中间文件这些中间文件将会作为Reduce任务的输入数据。Reduce任务的主要目标就是把前面若干个Map的输出汇总并输出
MapReduce 基本模式和处理思想
大规模数据处理时MapReduce在三个层面上的基本构思
1、对付大数据处理分而治之 对相互之间不具有计算依赖关系的大数据实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略。
2、上升到抽象模型Mapper与Reduce MPI等并行计算方法缺少高层并行编程模型程序员需要自行指定存储计算分发等任务为了克服这一缺陷MapReduce借鉴了Lisp函数式语言中的思想用Map和Reduce两个函数提供了高层的并发编程模型抽象。
3、上升到架构统一架构为程序员隐藏系统层细节 MPI等并行计算方法缺少统一的计算框架支持程序员需要考虑数据存储、划分、分发、结果收集、错误恢复等诸多细节为此,MapReduce设计并提供了同意的计算框架为程序员隐藏了绝大多数系统层面的处理系统。
大数据处理分而治之 建立Map和Reduce抽象模型 借鉴函数式程序设计语言Lisp中的思想定义了Map和Reduce两个抽象的操作函数
Map:(k1:v1)-[(k2:v2)] Reduce:(k2:[v2])-[(k3:v3)] 每个map都处理结构、大小相同的初始数据块也就是k1:v1,其中k1是主键可以是数据块索引也可以是数据块地址
v1是数据。经过Map节点的处理后生成了很多中间数据集用[]表示数据集的意思。而Reduce节点接收的数据是对中间数据合并后的数据也就是把key值相等的数据合并在一起了即(k2:[v2])再经过Reduce处理后生成处理结果。
上升到架构统一架构为程序员隐藏系统层细节 核心流程说明:
1.有一个待处理的大数据被划分成大小相同的数据库(如64MB)以及与此相应的用户作业程序。
2.系统中有一个负责调度的主节点(Master)以及数据Map和Reduce工作节点(Worker).
3.用户作业提交个主节点。
4.主节点为作业程序寻找和配备可用的Map节点并将程序传送给map节点。
5.主节点也为作业程序寻找和配备可用的Reduce节点并将程序传送给Reduce节点。
6.主节点启动每一个Map节点执行程序每个Map节点尽可能读取本地或本机架的数据进行计算。(实现代码向数据靠拢减少集群中数据的通信量)。
7.每个Map节点处理读取的数据块并做一些数据整理工作(combining,sorting等)并将数据存储在本地机器上同时通知主节点计算任务完成并告知主节点中间结果数据的存储位置。
8.主节点等所有Map节点计算完成后开始启动Reduce节点运行Reduce节点从主节点所掌握的中间结果数据位置信息远程读取这些数据。
9.Reduce节点计算结果汇总输出到一个结果文件即获得整个处理结果。
Python 实现 MapReduce
Python MapReduce 代码 使用python写MapReduce的“诀窍”是利用Hadoop流的API通过STDIN(标准输入)、STDOUT(标准输出)在Map函数和Reduce函数之间传递数据。 我们唯一需要做的是利用Python的sys.stdin读取输入数据并把我们的输出传送给sys.stdout。Hadoop流将会帮助我们处理别的任何事情。
Map阶段
PyCharm 功能测试代码
# _*_ coding : UTF-8_*_
# 开发者 zhuozhiwengang
# 开发时间 : 2023/8/14 15:38
# 文件名称 : pythonMap_2
# 开发工具 : PyCharm
import sys
for line in sys.stdin:line line.strip()words line.split()for word in words:print(%s\t%s % (word, 1))效果截图: Reduce阶段
PyCharm 功能测试代码
from operator import itemgetter
import syscurrent_word None
current_count 0
word Nonefor line in sys.stdin:line line.strip()word, count line.split(\t, 1)try:count int(count)except ValueError: # count如果不是数字的话直接忽略掉continueif current_word word:current_count countelse:if current_word:print(%s\t%s % (current_word, current_count))current_count countcurrent_word wordif word current_word: # 不要忘记最后的输出print(%s\t%s % (current_word, current_count))
效果截图: Hadoop Streaming
Hadoop streaming是Hadoop的一个工具 它帮助用户创建和运行一类特殊的map/reduce作业。
实例我们可以用Python来编写脚本mapper.py和reducer.py。
语法
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \
-input myInputDirs \
-output myOutputDir \
-mapper mapper.py \
-reducer reducer.pyHadoop Streaming工具会创建一个Map/Reduce作业并把它发送给合适的集群同时监视这个作业的整个执行过程。所以面向具体任务重点是我们该怎么编写python脚本呢
总结一、编写的代码要遵从标准输入输出流 二、因为程序是要上传到集群上执行的一些Python库可能是不受支持的应要注意这点。
操作实例
待补充
