文章概览： 1、MapReduce简介 2、MapReduce有哪些角色？各自的作用是什么？ 3、MapReduce程序执行流程 4、MapReduce工作原理 5、MapReduce中Shuffle过程 ...

　　MapReduce模型主要包含Mapper类和Reducer类两个抽象类。Mapper类主要负责对数据的分析处理，最终转化为key-value数据对；Reducer类主要获取key-value数据对，然后处理统计，得到结果。MapReduce实现了存储的均衡，但没有实现计算的均衡 ...

一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。 MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份（M为用户定义），每一份通常有16MB到64MB，如图左方所示分成 ...

在MapReduce整个过程可以概括为以下过程： 输入 --> map --> shuffle --> reduce -->输出 输入文件会被切分成多个块，每一块都有一个map task map阶段的输出结果会先写到内存缓冲区，然后由缓冲区写到磁盘上。默认的缓冲区 ...

前言： MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地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 ...

引言： 　　虽然MapReduce计算框架简化了分布式程序设计，将所有并行程序需要关注的设计细节抽象成公共模块并交由系统实现，用户只需关注自己的应用程序的逻辑实现，提高了开发效率。但开发者如果对Mapreduce计算框架如何实现这样的魔术没有一个基本的了解，那么将无法利用框架本身提供的灵活性 ...

1.MapReduce作业运行流程2.Map、Reduce任务中Shuffle和排序的过程 正文： 1.MapReduce作业运行流程 下面贴出我用visio2010画出的流程示意图： 流程分析： 1.在客户端启动一个作业。 2.向JobTracker请求一个Job ...

分布式计算 　1.2 MapReduce工作原理 　　　MapReduce分为2个过程，分别为Map过程和 ...