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hadoop - 如何保证MapReduce任务之间相互独立？

coder 2024-01-07 原文

我很好奇，MapReduce、Hadoop等是如何将一大块数据分解成独立运行的任务呢？我很难想象这是怎么回事，考虑到拥有非常相互关联的数据、任务之间的状态条件等是很常见的。

最佳答案

如果数据是相关的，您的工作就是确保信息得以传递。 MapReduce 分解数据并处理它，而不管任何(未实现的)关系:

Map 只是从输入文件中以 block 的形式读取数据，并将它们一次一个“记录”地传递给 map-function。默认记录是一行(但可以修改)。

您可以用其来源注释 Map 中的数据，但您基本上可以使用 Map 做的是:对数据进行分类。您通过新键发出新键和新值以及 MapReduce 组。因此，如果不同记录之间存在关系:选择相同(或相似的*1)键来发出它们，因此它们被组合在一起。

对于 Reduce，数据被分区/排序(即分组发生的地方)，之后 reduce 函数接收来自一组的所有数据:一个键及其所有关联值。现在您可以汇总这些值。就是这样。

所以您有一个由 MapReduce 实现的整体分组依据。其他一切都是你的责任。您想要来自两个来源的交叉产品？例如通过引入人工键和多发射(片段和复制连接)来实现它。你的想象力是极限。并且:您始终可以通过另一个作业传递数据。

*1:类似，因为你可以影响后面分组的选择。通常它是 group be identity-function，但您可以更改它。

关于hadoop - 如何保证MapReduce任务之间相互独立？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2357447/

MapReduce相互section的hadoopparallel-processingbatch-processinghadoop2

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