MapReduce是一種編程模型,用于處理大量數(shù)據(jù)。它包括兩個(gè)主要階段:Map(映射)和Reduce(歸約)。在Map階段,數(shù)據(jù)被分割成多個(gè)部分,然后并行處理。每個(gè)部分都會(huì)生成一組中間鍵值對(duì)。在Reduce階段,這些中間鍵值對(duì)會(huì)根據(jù)鍵進(jìn)行聚合,以生成最終結(jié)果。




MapReduce是一種編程模型,用于處理和生成大數(shù)據(jù)集的并行算法,它由兩個(gè)主要步驟組成:Map(映射)和Reduce(歸約)。


Map階段
在Map階段,輸入數(shù)據(jù)被分割成多個(gè)獨(dú)立的塊,然后每個(gè)塊被一個(gè)map函數(shù)處理,map函數(shù)接收一個(gè)鍵值對(duì)作為輸入,并產(chǎn)生一組中間鍵值對(duì)作為輸出,這些中間鍵值對(duì)會(huì)被分配給不同的reduce任務(wù)。
示例代碼(Python):
def map_function(key, value): # 對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,例如分詞、計(jì)數(shù)等 words = value.split() for word in words: # 輸出中間鍵值對(duì),鍵為單詞,值為1 yield (word, 1)
Reduce階段
在Reduce階段,所有具有相同中間鍵的值都被聚合在一起,并由一個(gè)reduce函數(shù)處理,reduce函數(shù)接收一個(gè)中間鍵和一個(gè)值列表作為輸入,并產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)輸出鍵值對(duì)。
示例代碼(Python):
from collections import defaultdict def reduce_function(key, values): # 對(duì)具有相同鍵的值進(jìn)行聚合操作,例如求和、計(jì)數(shù)等 total_count = sum(values) # 輸出最終結(jié)果,鍵為單詞,值為出現(xiàn)次數(shù) yield (key, total_count)
MapReduce流程圖


以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的MapReduce流程圖:
++ ++ ++ | | | | | | | Input Data +> Map Function +> Intermediate Keys | | | | | | | ++ ++ ++ | v ++ | | | Reduce Function| | | ++ | v ++ | | | Output Results | | | ++
在這個(gè)流程圖中,輸入數(shù)據(jù)首先被Map函數(shù)處理,生成中間鍵值對(duì),具有相同中間鍵的值被聚合在一起,并通過(guò)Reduce函數(shù)處理,最后生成輸出結(jié)果。


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