MapReduce经典面试实战题
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简介：
本书汇集了众多关于MapReduce的经典面试题目和实战案例，旨在帮助读者深入理解和掌握MapReduce技术的核心知识与应用技巧。
MapReduce是一种由Google开发的分布式计算模型，用于处理大规模数据集并生成结果。它将复杂的并行数据处理过程简化为两个主要阶段：Map（映射）和Reduce（化简）。在Map阶段中，输入的数据被分割成多个块，在集群的不同节点上进行并行处理；而在Reduce阶段，则负责聚合来自各个Mapper的输出，并对它们进一步加工整合。
针对一个特定面试题的设计要求是创建一个能够将三个文件中的数字合并后按升序排序的程序。这些文件分别命名为file1、file2和file3，每个都包含一系列整数数据。我们的目标是读取所有这三个文件的数据，在全局范围内进行排序，并最终将结果输出到一个新的文本中，其中每一行显示一个排名及其对应的原始数值。
以下是实现该功能的一个可能方案：
**Map阶段：**
- 输入格式为(filename, line)，即每输入一行包含的数字以及它的来源文件名。
- Map函数处理每个输入数据项，将其转换成键值对形式输出。这里将数字作为键来排序，并且使用一个元组(value, key)的形式表示原始文件和行号的信息，以确保相同数值在不同源文件中的正确比较。
**Shuffle与Sort阶段：**
- 这一过程自动由MapReduce框架执行，在此期间所有数据会根据映射输出的数字键进行排序处理。
**Reduce阶段：**
- Reduce函数接收一系列按升序排列的重复值及其对应的元组列表。
- 减少器计算每个数值在全局范围内的排名，该步骤可以通过简单的计数或者累加实现。每次迭代时都会增加一个位置计数以更新当前数字的位置信息。
- 输出格式为(rank, (value, file:line))，即输出的每条记录包括排序后的值及其原始来源。
**Output阶段：**
- 最终结果将包含排名和相关数值数据，并且由于已经经过Reduce函数内部处理过的顺序排列，所以这些内容会以升序的形式展示出来。
在实际执行MapReduce作业时，需要使用Hadoop框架提供的命令提交任务。此外，在面试过程中可能还会被要求讨论一些优化策略比如文件压缩、分区方案以及减少网络传输等来提高程序的效率和性能表现。
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