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hadoop - Hadoop 为什么选择MapReduce 作为计算引擎？

coder 2024-01-09 原文

我知道MapReduce(MR)是Hadoop的三大核心框架之一，我熟悉它的mapper- shuffle-reducer 进度。

我的问题可以分为两部分:

1) 是什么让 MR 对 Hadoop 如此独特？为什么其他计算算法不如此？

2) 其他语言(例如:shell、python)的计算部分是如何工作的？它们的计算过程是否与MR类似？

最佳答案

“分而治之”是处理数据集的一种非常强大的方法。 MapReduce 提供了一种读取大量数据的方法，但以可扩展的方式分配工作负载。通常，即使是非结构化数据也有办法从原始文件中分离出单独的“记录”，而 Hadoop(或其兼容的文件系统，如 S3)提供了以原始格式而不是数据库存储大量数据的方法。 Hadoop 只是一个管理一堆磁盘和文件的进程。 YARN(或 Mesos 或其他调度程序)允许您部署和运行收集和处理数据的各个“工作单元”。

不过，MapReduce 并不是唯一的执行框架。 Tez 或 Spark 与 MapReduce 的 InputFormat 和 OutputFormat API 交互以读取或写入数据。两者都提供了对 MapReduce 的优化，其中任务可以使用称为 DAG 的计算图来定义，而不是说“映射这个输入，减少那个结果，将那个 reducer 的输出映射到另一个 reducer ......”。甚至像 Hive 或 Pig 这样的高级语言比纯 MapReduce 函数更容易使用。不过，所有这些都是 Hadoop 的扩展，应该是独立的项目而不是 Hadoop 核心的一部分。

我认为大多数 Hadoop 人并不关心为什么 Hadoop 使用 MapReduce，他们只是接受它的 API 是你如何在 HDFS 接口(interface)上处理文件，即使它是在其他库(如 Spark)后面抽象出来的。

只要 YARN 节点都具有所需的运行时依赖项，Shell、Python、Ruby、Javascript 等都可以通过 Hadoop Streaming API 运行。它的操作与 MapReduce 类似。数据由映射器处理，键被混洗到缩减器中，然后再次处理。除了我不相信可以处理自定义数据格式。例如，您可能无法使用 Hadoop Streaming 在 Shell 中读取 Parquet 数据。数据必须作为换行符事件存在，通过标准输入读取，然后写入标准化输出。

关于hadoop - Hadoop 为什么选择MapReduce 作为计算引擎？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50606701/

MapReducehadoopcode

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