mapreduce編程模型原理？MapReduce將數(shù)據(jù)的處理分成了兩個(gè)步驟，Map和Reduce。Map將輸入的數(shù)據(jù)集拆分成一批KV對(duì)并輸出，對(duì)于每一個(gè)ltk1, v1gt，Map將輸出一批ltk2

mapreduce編程模型原理？

MapReduce將數(shù)據(jù)的處理分成了兩個(gè)步驟，Map和Reduce。Map將輸入的數(shù)據(jù)集拆分成一批KV對(duì)并輸出，對(duì)于每一個(gè)ltk1, v1gt，Map將輸出一批ltk2, v2gt；Reduce將Map對(duì)Map中產(chǎn)生的結(jié)果進(jìn)行匯總，對(duì)于每一個(gè)ltk2, list(v2)gt（list(v2)是所有key為k2的value），Reduce將輸出結(jié)果ltk3, v3gt。

以單詞出現(xiàn)次數(shù)統(tǒng)計(jì)程序?yàn)槔?，map對(duì)文檔中每個(gè)單詞都輸出ltword, 1gt，reduce則會(huì)統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞對(duì)應(yīng)的list的長(zhǎng)度，輸出ltword, ngt：

mapreduce什么框架？

MapReduce是面向大數(shù)據(jù)并行處理的計(jì)算模型、框架和平臺(tái)，mapreduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運(yùn)算。 它通過把對(duì)數(shù)據(jù)集的大規(guī)模操作分發(fā)給網(wǎng)絡(luò)上的每個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)可靠性，極大地方便了編程人員在不會(huì)分布式并行編程的情況下，將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的路線是什么？

我給你看看加米谷的大數(shù)據(jù)開程所需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容吧，你可以作為參考看一看，也可以實(shí)地考察一下：

第一階段：Java設(shè)計(jì)與編程思想

第二階段： Web前端開發(fā)

第三階段： JavaEE進(jìn)階

第四階段： 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

第五階段： HDFS分布式文件系統(tǒng)

第六階段：MapReduce分布式計(jì)算模型

第七階段： Yarn分布式資源管理器

第八階段： Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)

第九階段： Hbase分布式數(shù)據(jù)庫

第十階段： Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫

第十一階段： FlumeNG分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

第十二階段： Sqoop大數(shù)據(jù)遷移系統(tǒng)

第十三階段： Scala大數(shù)據(jù)黃金語言

第十四階段： kafka分布式總線系統(tǒng)

第十五階段： SparkCore大數(shù)據(jù)計(jì)算基石

第十六階段： SparkSQL數(shù)據(jù)挖掘利器

第十七階段： SparkStreaming流失計(jì)算平臺(tái)

第十八階段： SparkMllib機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)

第十九階段：SparkGraphx圖計(jì)算平臺(tái)

第二十階段： 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

具體詳細(xì)的介紹 你可以去官網(wǎng)看看咯。