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heibaiying 2019-03-14 14:07:50 +08:00 committed by GitHub
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notes/Hadoop-MapReduce.md
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@ -1,15 +1,16 @@
# 分布式计算框架——MapReduce # 分布式计算框架——MapReduce
<nav>
<a href="#一MapReduce-概述">一、MapReduce 概述</a><br/> <nav>
<a href="#二MapReduce-编程模型简述">二、MapReduce 编程模型简述</a><br/> <a href="#一MapReduce-概述">一、MapReduce 概述</a><br/>
<a href="#三MapReduce-编程模型详述">三、MapReduce 编程模型详述</a><br/> <a href="#二MapReduce-编程模型简述">二、MapReduce 编程模型简述</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#31-InputFormat-&-RecordReaders">3.1 InputFormat & RecordReaders </a><br/> <a href="#三MapReduce-编程模型详述">三、MapReduce 编程模型详述</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#32-combiner">3.2 combiner</a><br/> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#31-InputFormat-&-RecordReaders">3.1 InputFormat & RecordReaders </a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#33-partitioner">3.3 partitioner</a><br/> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#32-combiner">3.2 combiner</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#34-sort-&-combiner">3.4 sort & combiner</a><br/> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#33-partitioner">3.3 partitioner</a><br/>
<a href="#四MapReduce-词频统计案例">四、MapReduce 词频统计案例</a><br/> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#34-sort-&-combiner">3.4 sort & combiner</a><br/>
</nav> <a href="#四MapReduce-词频统计案例">四、MapReduce 词频统计案例</a><br/>
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## 一、MapReduce 概述 ## 一、MapReduce 概述
Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架，用于编写应用程序，以可靠，容错的方式在大型集群上并行处理大量数据（多为TB级别数据集）。 Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架，用于编写应用程序，以可靠，容错的方式在大型集群上并行处理大量数据（多为TB级别数据集）。
@ -80,7 +81,7 @@ combiner是map运算后的可选操作，其实际上是一个本地化的reduce
但并非所有场景都适合使用combiner，使用它的原则是combiner的输入不会影响到reduce计算的最终输入，例如：如果计算只是求总数，最大值，最小值可以使用combiner，但是做平均值计算使用combiner的话，最终的reduce计算结果就会出错。 但并非所有场景都适合使用combiner，使用它的原则是combiner的输入不会影响到reduce计算的最终输入，例如：如果计算只是求总数，最大值，最小值可以使用combiner，但是做平均值计算使用combiner的话，最终的reduce计算结果就会出错。
<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/mapreduce-combiner.png"/> </div> <div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/mapreduce-combiner.png"/> </div>
### 3.3 partitioner ### 3.3 partitioner