Hadoop MapReduce原理与实例分析

简介：
本教程深入剖析Hadoop MapReduce工作原理，并结合实际案例进行解析，旨在帮助读者掌握MapReduce编程技术及优化策略。 MapReduce是一种用于数据处理的编程模型，简单但功能强大，并专为并行处理大数据而设计。其处理过程分为两个步骤：map（映射）和reduce（化简）。每个阶段的数据输入输出都是以键值对的形式表示，其中键和值的具体类型可以根据需要自行定义。在map阶段，系统会对分割好的数据进行平行处理，生成的结果随后会被传送给reduce函数，在这里完成最终的汇总操作。 例如，如果我们要从大量的历史天气记录中找出每年最高的气温记录的话，可以利用NCDC（美国国家环境信息中心）提供的过去每一年的所有气温及其他气象观测数据。每一行代表一条独立的观测记录，并且遵循某种特定格式。为了使用MapReduce来识别出历年来的最高温度值，我们可以将每个文件中的行号作为map阶段输入键的一部分，而该行的实际内容则作为相应的value。 在接下来的操作中，每条映射输出（即由map函数生成的结果）会包含一个年份以及与之关联的气温读数。这些数据随后会被传送到reduce函数，在那里进行进一步处理以便找出每年的最大值。