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MapReduce核心思想圖文詳解

 更新時(shí)間:2019年01月10日 11:51:20   作者:qq_43193797  
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MapReduce核心編程思想,如圖1-1所示。

圖1-1 MapReduce核心編程思想

1)分布式的運(yùn)算程序往往需要分成至少2個(gè)階段。

2)第一個(gè)階段的MapTask并發(fā)實(shí)例,完全并行運(yùn)行,互不相干。

3)第二個(gè)階段的ReduceTask并發(fā)實(shí)例互不相干,但是他們的數(shù)據(jù)依賴于上一個(gè)階段的所有MapTask并發(fā)實(shí)例的輸出。

4)MapReduce編程模型只能包含一個(gè)Map階段和一個(gè)Reduce階段,如果用戶的業(yè)務(wù)邏輯非常復(fù)雜,那就只能多個(gè)MapReduce程序,串行運(yùn)行。

小結(jié):分析WordCount數(shù)據(jù)流走向深入理解MapReduce核心思想。

總結(jié)

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