mapreduce 人话_MapReduce的假人
mapreduce 人话
给定几个句子，编写一个计算单词数的程序。
现在，解决此问题的传统思路是读取一个单词，检查该单词是否是停用词之一，如果不是，请在HashMap中将该单词添加为关键字，并将其值设置为出现次数。 如果在HashMap中找不到该单词，则添加该单词并将其值设置为1。如果找到该单词，则在HashMap中将值和该单词递增相同。
现在，在这种情况下，程序正在以串行方式处理句子。 现在，假设是否需要计算句子中的单词数，而不是句子。 如此数量的数据进行串行处理非常耗时。 因此，问题是我们还有其他算法可以用来加快处理速度。
让我们处理相同的问题并将其分为两个步骤。 第一步，我们每个句子都取一个句子，并映射出该句子中的单词数。
单词映射完成后，让我们继续下一步。 在此步骤中，我们将两个句子中的地图组合（减少）为一个地图。
就是这样，我们已经看到了如何将单个句子分别进行映射，然后将其映射为单个生成的地图.MapReduce方法的优点是
- 整个过程分散在小任务中，这将有助于更快地完成工作
- 这两个步骤都可以分解为任务。 首先，运行多个映射任务，完成映射后，运行多个reduce任务以合并结果并最终汇总结果
现在，想象一下在HDFS上运行的MapReduce范例。 HDFS具有将节点拆分并存储在块中的数据节点。 现在，如果将任务映射到每个数据节点上，那么我们可以轻松利用这些数据节点机器的计算能力。
因此，每个数据节点都可以运行MapReduce的本质任务（映射或归约）。 由于每个数据节点都存储多个文件的数据，因此对于不同的数据块，可能同时运行多个任务。
要控制MapReduce任务，需要了解2个过程
- JobTracker – JobTracker是Hadoop中的一项服务，用于将MapReduce任务分发到群集中的特定节点，理想情况下是具有数据的节点，或者至少在同一机架中。
- TaskTracker – TaskTracker是一个启动和跟踪集群中MapReduce任务的过程。 它与JobTracker联系以分配任务和报告结果。
这些跟踪器是Hadoop本身的一部分，可以通过以下方式轻松跟踪
- http：// <主机名>：50030 / – MapReduce作业跟踪器的Web UI
- http：// <主机名>：50060 /-任务跟踪程序的Web UI
参考：在Tech Spot博客上，我们的JCG合作伙伴 Munish K Gupta提供的关于虚拟实体的MapReduce 。
翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2012/05/mapreduce-for-dummies.html
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