mapreduce編程模型原理？MapReduce將數(shù)據(jù)處理分為兩個步驟，映射和減少。Map輸入的數(shù)據(jù)集拆分成一批KV對輸出，對于每個ltk1，v1gt，Map會輸出一批ltk2，v2gt；Reduc

mapreduce編程模型原理？

MapReduce將數(shù)據(jù)處理分為兩個步驟，映射和減少。Map輸入的數(shù)據(jù)集拆分成一批KV對輸出，對于每個ltk1，v1gt，Map會輸出一批ltk2，v2gt；Reduce將匯總映射中生成的結果，對于每個ltk2，list(v2)gt(list(v2)是所有帶有k2的鍵的值)，Reduce將輸出結果ltk3，v3gt。

以單詞出現(xiàn)統(tǒng)計程序為例。map為文檔中的每個單詞輸出ltword，1gt，reduce會統(tǒng)計每個單詞對應的列表長度并輸出ltword，ngt:

map reduce編程的特點？

1.MapReduce很容易編程。

通過簡單的實現(xiàn)一些接口，它就可以完成一個分布式的程序，可以分發(fā)給大量廉價的機器運行。也就是說，寫一個分布式程序和寫一個簡單的串行程序是完全一樣的。正是這個特性使得MapReduce編程非常受歡迎。

2.良好的可擴展性

當你的計算資源無法滿足時，你可以簡單的增加機器來擴展它的計算能力。

3.高容錯性

MapReduce設計的初衷是讓程序能夠部署在廉價的機器上，這就要求它具有很高的容錯能力。比如其中一臺機器掛了，它可以把上面的計算任務轉移到另一個節(jié)點上運行，這樣這個任務就不會失敗。而且這個過程不需要人工參與，完全由Hadoop完成。

4.適用于PB級以上海量數(shù)據(jù)的離線處理。

它可以實現(xiàn)數(shù)千個服務器集群的并發(fā)工作，并提供數(shù)據(jù)處理能力。

mapreduce包括那幾個函數(shù)？

MapReduce是大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)并行操作的編程模型。概念#34映射#34和# 34推導# 34，以及它們的主要思想，都是從函數(shù)式編程語言借用來的，從向量編程語言借用來的特性。它極大地方便了程序員在分布式系統(tǒng)上運行自己的程序，而無需分布式并行編程。當前的軟件實現(xiàn)是指定一個映射函數(shù)來將一組鍵-值對映射到一組新的鍵-值對，并指定一個并發(fā)的Reduce函數(shù)來確保所有映射的鍵-值對共享同一個鍵組。

金湯坦尤德在谷歌上總結道。MapReduce的應用非常廣泛，包括“分布式grep、分布式排序、web連接圖反轉、每臺機器的詞向量、web訪問日志分析、反向索引構建、文檔聚類、機器學習、基于統(tǒng)計的機器翻譯……”值得注意的是，MapReduce實現(xiàn)后，被用來重新生成Google的整個索引并替換