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Hadoop 1.0 和 2.0 中的数据处理框架 - MapReduce

1. MapReduce -映射、化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序。 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3, V3) 通常来说,map 函数输入的键值对的类型与用于输出的不同,然而,reduce 函数的输入类型必须与 map 函数的输出类型相一致。 1.1.4 一个示例 下面是一个示例。该实例从很多行的气象数据中获取每年的最高气温值。 (1)原始数据是气象局的气象数据: 我们以每一行在文件中的偏移量作为键,构建 map 函数需要的键/值对: 黑体部分说明的是年份和该年气温。 (2)map 函数的功能正是提取每一行的年份和气温,得到下面的list: (1950, 0) (1950, 22) (1...

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