MapReduce 是 Hadoop 生态系统中的一个核心组件，用于处理大规模数据集。本教程将介绍 MapReduce 的基本概念、架构和操作。
MapReduce 架构
MapReduce 架构主要由以下组件组成：
- JobTracker: 负责监控和管理整个 MapReduce 作业。
- TaskTracker: 运行在各个节点上，负责执行 Map 和 Reduce 任务。
- Map Task: 处理输入数据，生成键值对。
- Shuffle and Sort: 对 Map Task 生成的键值对进行排序和分组。
- Reduce Task: 对 Shuffle and Sort 后的键值对进行聚合操作。
MapReduce 操作
以下是 MapReduce 中的基本操作：
- Map: 将输入数据分解成键值对。
- Shuffle and Sort: 对 Map Task 生成的键值对进行排序和分组。
- Reduce: 对 Shuffle and Sort 后的键值对进行聚合操作。
示例
假设我们有一个文本文件，内容如下：
Hello World
Hadoop is great
MapReduce is powerful
我们可以使用 MapReduce 来统计每个单词出现的次数。
Map 阶段
map("Hello", ("Hello", 1))
map("World", ("World", 1))
map("Hadoop", ("Hadoop", 1))
map("is", ("is", 1))
map("great", ("great", 1))
map("MapReduce", ("MapReduce", 1))
map("powerful", ("powerful", 1))
Shuffle and Sort 阶段
("Hello", [("Hello", 1)])
("Hadoop", [("Hadoop", 1)])
("is", [("is", 1)])
("MapReduce", [("MapReduce", 1)])
("powerful", [("powerful", 1)])
("World", [("World", 1)])
("great", [("great", 1)])
Reduce 阶段
("Hello", 1)
("Hadoop", 1)
("is", 1)
("MapReduce", 1)
("powerful", 1)
("World", 1)
("great", 1)
扩展阅读
更多关于 Hadoop 和 MapReduce 的信息，请访问我们的 Hadoop 教程。
图片：Hadoop 集群架构