mapreduce的并行計算框架有哪些？MapReduce是一種用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）并行計算的編程模型?！癿ap”和“reduce”的概念及其主要思想是從函數(shù)式編程語言中借用的，也是從向量編

mapreduce的并行計算框架有哪些？

MapReduce是一種用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）并行計算的編程模型?！癿ap”和“reduce”的概念及其主要思想是從函數(shù)式編程語言中借用的，也是從向量編程語言中借用的特性。對于程序員來說，在分布式系統(tǒng)上運行程序是非常方便的，而無需分布式并行編程。當(dāng)前的實現(xiàn)是指定一個map函數(shù)來將一組鍵值對映射為一組新的鍵值對，并指定一個并發(fā)reduce函數(shù)來確保每個映射的鍵值對共享相同的密鑰組。要了解更多關(guān)于開源的知識，請訪問LUPA社區(qū)

首先，Hadoop框架要求程序員將函數(shù)分為兩部分，即映射和歸約函數(shù)。

Map stage：輸入由Map函數(shù)處理得到中間結(jié)果，并通過Hadoop框架分配給不同的reduce。歸約階段：通過歸約函數(shù)對中間結(jié)果進(jìn)行處理，得到最終結(jié)果。以wordcount為例。在map階段，map函數(shù)在每個單詞后面加1；在reduce階段，reduce函數(shù)在同一個單詞后面加1。Hadoop框架的排序和分配也可以由用戶定義的函數(shù)控制。

hadoop mapreduce進(jìn)程有哪些？

Hadoop是一種基于MapReduce原理的分布式處理機(jī)制，采用java語言實現(xiàn)。Hadoop是一個能夠以分布式方式處理大量數(shù)據(jù)的軟件框架。它實現(xiàn)了Google的MapReduce編程模型和框架。它可以將應(yīng)用程序劃分為許多小的工作單元，并將這些單元放在任何集群節(jié)點上執(zhí)行。MapReduce是Hadoop中數(shù)據(jù)操作的核心模塊。MapReduce通過jobclient生成任務(wù)運行文件，并在jobtracker中調(diào)度這些文件以分配tasktracker來完成任務(wù)。