一、MapReduce的优缺点: 优点:1.易于编程;2.良好的扩展性;3.高容错性;4.适合PB级别以上的大数据的分布式离线批处理。 缺点:1.难以实时计算(MapReduce处理的是存储在本地磁盘上的离线数据)2.不能流式计算(MapReduce设计处理的数据源是静态的)3.难以DAG计算 ...
什么是MapReduce Map本意可以理解为地图,映射 面向对象语言都有Map集合 ,这里我们可以理解为从现实世界获得或产生映射。Reduce本意是减少的意思,这里我们可以理解为归并前面Map产生的映射。 MapReduce的编程模型 按照google的MapReduce论文所说的,MapReduce的编程模型的原理是:利用一个输入key value对集合来产生一个输出的key value对集 ...
2013-10-09 18:31 9 2002 推荐指数:
一、MapReduce的优缺点: 优点:1.易于编程;2.良好的扩展性;3.高容错性;4.适合PB级别以上的大数据的分布式离线批处理。 缺点:1.难以实时计算(MapReduce处理的是存储在本地磁盘上的离线数据)2.不能流式计算(MapReduce设计处理的数据源是静态的)3.难以DAG计算 ...
对于MapReduce编程,大概率的流程用过的人或多或少都清楚,但是归结到细节上,就有的地方不清楚了,下面根据自己的疑问,加上从网上各处,找到的被人的描述,最自己的疑问做出回答。 1. MapReduce 和 HDFS有什么关系? 首先,HDFS和MapReduce是Hadoop最核心 ...
本文系原创,若有转载需要,请注明出处。https://www.cnblogs.com/bigdata-stone/ 1.mapReduce简介 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台。 映射(Mapping) :对集合里的每个目标应用同一个操作 ...
我不喜欢照搬书上的东西,我觉得那样写个blog没多大意义,不如直接把那本书那一页告诉大家,来得省事。我喜欢将我自己的理解。所以我会说说我对于Hadoop对大量数据进行处理的理解。如果有理解不对欢迎批评指责,不胜感激。 Hadoop为何有如此能耐? Hadoop之所以能 ...
1.MapReduce概念 1)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. 2)MapReduce是分布式运行的,由两个阶段组成:Map和Reduce,Map阶段是一个独立的程序,有很多个节点同时运行,每个节点处理一部分 ...
关于shuffle的过程图。 一:概述shuffle Shuffle是mapreduce的核心,链接map与reduce的中间过程。 Mapp负责过滤分发,而reduce则是归并整理,从mapp输出到reduce的输入的这个过程称为shuffle过程 ...
今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发。面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase、Spark、Hive和MapReduce上,基础概念、特点、应用场景等问得多。看来,还是非常注重基础的牢固。整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大 ...