mapreduce过程（MapReduce程序在运行过程中所启动的Reduce任务数量由什么因素决定）

本文目录

• MapReduce程序在运行过程中所启动的Reduce任务数量由什么因素决定
• 请简要描述Hadoop计算框架MapReduce的工作原理
• 2用数据可视化方法解释+Hadoop/MapReduce的任务执行过程
• hadoop mapreduce 进程有哪些
• hadoop的mapreduce常见算法案例有几种
• mapreduce运行过程
• 如何用MapReduce程序对采集到的数据进行预处理
• 是否所有的mapreduce程序都需要经过map和reduce这两个过程，如果不是，请举例说明

MapReduce程序在运行过程中所启动的Reduce任务数量由什么因素决定

1. Hadoop为每个split创建一个map任务，split的多少决定了map任务的数目；

2. 最优的reduce任务个数取决于集群中可用的reduce任务槽（slot）的数目。
   

请简要描述Hadoop计算框架MapReduce的工作原理

分为2个步骤，map和reduce，map专门负责对每个数据独立地同时地打标签，框架会对相同标签的数据分成一组，reduce对分好的那些组数据做累计计算。我们只要分别实现map和reduce就可以了

2用数据可视化方法解释+Hadoop/MapReduce的任务执行过程

摘要希望这个可以帮到你:

hadoop2.x的三大核心：mapreduce 、hdfs以及yarn ，其中核心之一mapreduce，利用了分而治之的思想，Map（映射）和 Reduce（归约），分布式多处理然后进行汇总的思想，

咨询记录 · 回答于2021-11-11

2用数据可视化方法解释+Hadoop/MapReduce的任务执行过程。

很高兴为你解答，正在为你输入答案，稍等哦亲！

亲～这是那个课程的问题呢[微笑]

数据科学

亲亲，抱歉哈！我是学财会的，对这方面的知识不是很了解[泪奔][泪奔]

看见这一堆数据咱也看不懂

希望这个可以帮到你:

hadoop2.x的三大核心：mapreduce 、hdfs以及yarn ，其中核心之一mapreduce，利用了分而治之的思想，Map（映射）和 Reduce（归约），分布式多处理然后进行汇总的思想，

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hadoop mapreduce 进程有哪些

首先hadoop框架要求程序员将函数分成两部分，即map和reduce函数。map阶段：就是将输入通过map函数处理得出中间结果并通过hadoop框架分配到不同的reduce。reduce阶段：就是将中间结果通过reduce函数处理得到最后的结果。 以wordcount为例，在map阶段，map函数在每个单词后面加上一个1；在reduce阶段，reduce函数将相同单词后面的1都加起来。其中hadoop框架实现过程中的排序，分配等，当然这些也可以通过自定义的函数来控制。

hadoop的mapreduce常见算法案例有几种

基本MapReduce模式

计数与求和
问题陈述:
有许多文档，每个文档都有一些字段组成。需要计算出每个字段在所有文档中的出现次数或者这些字段的其他什么统计值。例如，给定一个log文件，其中的每条记录都包含一个响应时间，需要计算出平均响应时间。
解决方案:
让我们先从简单的例子入手。在下面的代码片段里，Mapper每遇到指定词就把频次记1，Reducer一个个遍历这些词的集合然后把他们的频次加和。

1 class Mapper
2 method Map(docid id, doc d)
3 for all term t in doc d do
4 Emit(term t, count 1)
5
6 class Reducer
7 method Reduce(term t, counts [c1, c2,...])
8 sum = 0
9 for all count c in [c1, c2,...] do
10 sum = sum + c
11 Emit(term t, count sum)

这种方法的缺点显而易见，Mapper提交了太多无意义的计数。它完全可以通过先对每个文档中的词进行计数从而减少传递给Reducer的数据量:

1 class Mapper
2 method Map(docid id, doc d)
3 H = new AssociativeArray
4 for all term t in doc d do
5 H{t} = H{t} + 1
6 for all term t in H do
7 Emit(term t, count H{t})

如果要累计计数的的不只是单个文档中的内容，还包括了一个Mapper节点处理的所有文档，那就要用到Combiner了:

1 class Mapper
2 method Map(docid id, doc d)
3 for all term t in doc d do
4 Emit(term t, count 1)
5
6 class Combiner
7 method Combine(term t, [c1, c2,...])
8 sum = 0
9 for all count c in [c1, c2,...] do
10 sum = sum + c
11 Emit(term t, count sum)
12
13 class Reducer
14 method Reduce(term t, counts [c1, c2,...])
15 sum = 0
16 for all count c in [c1, c2,...] do
17 sum = sum + c
18 Emit(term t, count sum)

应用：Log 分析, 数据查询

整理归类

问题陈述:
有一系列条目，每个条目都有几个属性，要把具有同一属性值的条目都保存在一个文件里，或者把条目按照属性值分组。 最典型的应用是倒排索引。
解决方案：
解决方案很简单。 在 Mapper 中以每个条目的所需属性值作为 key，其本身作为值传递给 Reducer。 Reducer 取得按照属性值分组的条目，然后可以处理或者保存。如果是在构建倒排索引，那么 每个条目相当于一个词而属性值就是词所在的文档ID。
应用：倒排索引， ETL
过滤 (文本查找)，解析和校验
问题陈述:
假设有很多条记录，需要从其中找出满足某个条件的所有记录，或者将每条记录传换成另外一种形式（转换操作相对于各条记录独立，即对一条记录的操作与其他记录无关）。像文本解析、特定值抽取、格式转换等都属于后一种用例。
解决方案:
非常简单，在Mapper 里逐条进行操作，输出需要的值或转换后的形式。
应用：日志分析，数据查询，ETL，数据校验

分布式任务执行

问题陈述:
大型计算可以分解为多个部分分别进行然后合并各个计算的结果以获得最终结果。
解决方案: 将数据切分成多份作为每个 Mapper 的输入，每个Mapper处理一份数据，执行同样的运算，产生结果，Reducer把多个Mapper的结果组合成一个。
案例研究： 数字通信系统模拟
像 WiMAX 这样的数字通信模拟软件通过系统模型来传输大量的随机数据，然后计算传输中的错误几率。 每个 Mapper 处理样本 1/N 的数据，计算出这部分数据的错误率，然后在 Reducer 里计算平均错误率。
应用：工程模拟，数字分析，性能测试
排序
问题陈述:
有许多条记录，需要按照某种规则将所有记录排序或是按照顺序来处理记录。
解决方案: 简单排序很好办 – Mappers 将待排序的属性值为键，整条记录为值输出。 不过实际应用中的排序要更加巧妙一点， 这就是它之所以被称为MapReduce 核心的原因（“核心”是说排序？因为证明Hadoop计算能力的实验是大数据排序？还是说Hadoop的处理过程中对key排序的环节？）。在实践中，常用组合键来实现二次排序和分组。
MapReduce 最初只能够对键排序， 但是也有技术利用可以利用Hadoop 的特性来实现按值排序。想了解的话可以看这篇博客。
按照BigTable的概念，使用 MapReduce来对最初数据而非中间数据排序，也即保持数据的有序状态更有好处，必须注意这一点。换句话说，在数据插入时排序一次要比在每次查询数据的时候排序更高效。
应用：ETL，数据分析

非基本 MapReduce 模式

迭代消息传递 (图处理)

问题陈述：
假设一个实体网络，实体之间存在着关系。 需要按照与它比邻的其他实体的属性计算出一个状态。这个状态可以表现为它和其它节点之间的距离， 存在特定属性的邻接点的迹象， 邻域密度特征等等。
解决方案：
网络存储为系列节点的结合，每个节点包含有其所有邻接点ID的列表。按照这个概念，MapReduce 迭代进行，每次迭代中每个节点都发消息给它的邻接点。邻接点根据接收到的信息更新自己的状态。当满足了某些条件的时候迭代停止，如达到了最大迭代次数（网络半径）或两次连续的迭代几乎没有状态改变。从技术上来看，Mapper 以每个邻接点的ID为键发出信息，所有的信息都会按照接受节点分组，reducer 就能够重算各节点的状态然后更新那些状态改变了的节点。下面展示了这个算法：

1 class Mapper
2 method Map(id n, object N)
3 Emit(id n, object N)
4 for all id m in N.OutgoingRelations do
5 Emit(id m, message getMessage(N))
6
7 class Reducer
8 method Reduce(id m, [s1, s2,...])
9 M = null
10 messages =
11 for all s in [s1, s2,...] do
12 if IsObject(s) then
13 M = s
14 else // s is a message
15 messages.add(s)
16 M.State = calculateState(messages)
17 Emit(id m, item M)

一个节点的状态可以迅速的沿着网络传全网，那些被感染了的节点又去感染它们的邻居，整个过程就像下面的图示一样：

案例研究： 沿分类树的有效性传递
问题陈述：
这个问题来自于真实的电子商务应用。将各种货物分类，这些类别可以组成一个树形结构，比较大的分类（像男人、女人、儿童）可以再分出小分类（像男裤或女装），直到不能再分为止（像男式蓝色牛仔裤）。这些不能再分的基层类别可以是有效（这个类别包含有货品）或者已无效的（没有属于这个分类的货品）。如果一个分类至少含有一个有效的子分类那么认为这个分类也是有效的。我们需要在已知一些基层分类有效的情况下找出分类树上所有有效的分类。
解决方案：
这个问题可以用上一节提到的框架来解决。我们咋下面定义了名为 getMessage和 calculateState 的方法：

1 class N
2 State in {True = 2, False = 1, null = 0},
3 initialized 1 or 2 for end-of-line categories, 0 otherwise
4 method getMessage(object N)
5 return N.State
6 method calculateState(state s, data [d1, d2,...])
7 return max( [d1, d2,...] )

案例研究：广度优先搜索
问题陈述：需要计算出一个图结构中某一个节点到其它所有节点的距离。
解决方案： Source源节点给所有邻接点发出值为0的信号，邻接点把收到的信号再转发给自己的邻接点，每转发一次就对信号值加1：

1 class N
2 State is distance,
3 initialized 0 for source node, INFINITY for all other nodes
4 method getMessage(N)
5 return N.State + 1
6 method calculateState(state s, data [d1, d2,...])
7 min( [d1, d2,...] )

案例研究：网页排名和 Mapper 端数据聚合
这个算法由Google提出，使用权威的PageRank算法，通过连接到一个网页的其他网页来计算网页的相关性。真实算法是相当复杂的，但是核心思想是权重可以传播，也即通过一个节点的各联接节点的权重的均值来计算节点自身的权重。

1 class N
2 State is PageRank
3 method getMessage(object N)
4 return N.State / N.OutgoingRelations.size()
5 method calculateState(state s, data [d1, d2,...])
6 return ( sum([d1, d2,...]) )

要指出的是上面用一个数值来作为评分实际上是一种简化，在实际情况下，我们需要在Mapper端来进行聚合计算得出这个值。下面的代码片段展示了这个改变后的逻辑 （针对于 PageRank 算法）：

1 class Mapper
2 method Initialize
3 H = new AssociativeArray
4 method Map(id n, object N)
5 p = N.PageRank / N.OutgoingRelations.size()
6 Emit(id n, object N)
7 for all id m in N.OutgoingRelations do
8 H{m} = H{m} + p
9 method Close
10 for all id n in H do
11 Emit(id n, value H{n})
12
13 class Reducer
14 method Reduce(id m, [s1, s2,...])
15 M = null
16 p = 0
17 for all s in [s1, s2,...] do
18 if IsObject(s) then
19 M = s
20 else
21 p = p + s
22 M.PageRank = p
23 Emit(id m, item M)

应用：图分析，网页索引

值去重 （对唯一项计数）
问题陈述: 记录包含值域F和值域 G，要分别统计相同G值的记录中不同的F值的数目 (相当于按照 G分组).
这个问题可以推而广之应用于分面搜索（某些电子商务网站称之为Narrow Search）
Record 1: F=1, G={a, b}
Record 2: F=2, G={a, d, e}
Record 3: F=1, G={b}
Record 4: F=3, G={a, b}

Result:
a -》 3 // F=1, F=2, F=3
b -》 2 // F=1, F=3
d -》 1 // F=2
e -》 1 // F=2

解决方案 I:
第一种方法是分两个阶段来解决这个问题。第一阶段在Mapper中使用F和G组成一个复合值对，然后在Reducer中输出每个值对，目的是为了保证F值的唯一性。在第二阶段，再将值对按照G值来分组计算每组中的条目数。
第一阶段：

1 class Mapper
2 method Map(null, record [value f, categories [g1, g2,...]])
3 for all category g in [g1, g2,...]
4 Emit(record [g, f], count 1)
5
6 class Reducer
7 method Reduce(record [g, f], counts [n1, n2, ...])
8 Emit(record [g, f], null )

第二阶段：

1 class Mapper
2 method Map(record [f, g], null)
3 Emit(value g, count 1)
4
5 class Reducer
6 method Reduce(value g, counts [n1, n2,...])
7 Emit(value g, sum( [n1, n2,...] ) )

解决方案 II:
第二种方法只需要一次MapReduce 即可实现，但扩展性不强。算法很简单-Mapper 输出值和分类，在Reducer里为每个值对应的分类去重然后给每个所属的分类计数加1，最后再在Reducer结束后将所有计数加和。这种方法适用于只有有限个分类，而且拥有相同F值的记录不是很多的情况。例如网络日志处理和用户分类，用户的总数很多，但是每个用户的事件是有限的，以此分类得到的类别也是有限的。值得一提的是在这种模式下可以在数据传输到Reducer之前使用Combiner来去除分类的重复值。

1 class Mapper
2 method Map(null, record [value f, categories [g1, g2,...] )
3 for all category g in [g1, g2,...]
4 Emit(value f, category g)
5
6 class Reducer
7 method Initialize
8 H = new AssociativeArray : category -》 count
9 method Reduce(value f, categories [g1, g2,...])
10 [g1’, g2’,..] = ExcludeDuplicates( [g1, g2,..] )
11 for all category g in [g1’, g2’,...]
12 H{g} = H{g} + 1
13 method Close
14 for all category g in H do
15 Emit(category g, count H{g})

应用：日志分析，用户计数
互相关
问题陈述：有多个各由若干项构成的组，计算项两两共同出现于一个组中的次数。假如项数是N，那么应该计算N*N。
这种情况常见于文本分析（条目是单词而元组是句子），市场分析（购买了此物的客户还可能购买什么）。如果N*N小到可以容纳于一台机器的内存，实现起来就比较简单了。
配对法
第一种方法是在Mapper中给所有条目配对，然后在Reducer中将同一条目对的计数加和。但这种做法也有缺点：
使用 combiners 带来的的好处有限，因为很可能所有项对都是唯一的
不能有效利用内存

1 class Mapper
2 method Map(null, items [i1, i2,...] )
3 for all item i in [i1, i2,...]
4 for all item j in [i1, i2,...]
5 Emit(pair [i j], count 1)
6
7 class Reducer
8 method Reduce(pair [i j], counts [c1, c2,...])
9 s = sum([c1, c2,...])
10 Emit(pair[i j], count s)

Stripes Approach（条方法？不知道这个名字怎么理解）
第二种方法是将数据按照pair中的第一项来分组，并维护一个关联数组，数组中存储的是所有关联项的计数。The second approach is to group data by the first item in pair and maintain an associative array (“stripe”) where counters for all adjacent items are accumulated. Reducer receives all stripes for leading item i, merges them, and emits the same result as in the Pairs approach.
中间结果的键数量相对较少，因此减少了排序消耗。
可以有效利用 combiners。
可在内存中执行，不过如果没有正确执行的话也会带来问题。
实现起来比较复杂。
一般来说， “stripes” 比 “pairs” 更快

1 class Mapper
2 method Map(null, items [i1, i2,...] )
3 for all item i in [i1, i2,...]
4 H = new AssociativeArray : item -》 counter
5 for all item j in [i1, i2,...]
6 H{j} = H{j} + 1
7 Emit(item i, stripe H)
8
9 class Reducer
10 method Reduce(item i, stripes [H1, H2,...])
11 H = new AssociativeArray : item -》 counter
12 H = merge-sum( [H1, H2,...] )
13 for all item j in H.keys()
14 Emit(pair [i j], H{j})

应用：文本分析，市场分析
参考资料：Lin J. Dyer C. Hirst G. Data Intensive Processing MapReduce
用MapReduce 表达关系模式
在这部分我们会讨论一下怎么使用MapReduce来进行主要的关系操作。
筛选（Selection）

1 class Mapper
2 method Map(rowkey key, tuple t)
3 if t satisfies the predicate
4 Emit(tuple t, null)

投影（Projection）
投影只比筛选稍微复杂一点，在这种情况下我们可以用Reducer来消除可能的重复值。

1 class Mapper
2 method Map(rowkey key, tuple t)
3 tuple g = project(t) // extract required fields to tuple g
4 Emit(tuple g, null)
5
6 class Reducer

mapreduce运行过程

一个Map/Reduce作业（job）通常会把输入的数据（inputfile）切分为若干独立的数据块（splits），然后由map任务（task）以完全并行的方式处理它们。Map/Reduce框架会对map的输出做一个Shuffle操作，Shuffle操作的后的结果会输入给reduce任务。整个Map/Reduce框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。Map/Reduce计算集群由一个单独的JobTracker（master）和每个集群节点一个TaskTracker（slave）共同组成。JobTracker负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务会被分派到不同的TaskTracker上去执行，JobTracker会监控它们的执行、重新执行已经失败的任务。而TaskTracker仅负责执行由JobTracker指派的任务。提交作业的过程如下。map/reduce程序通过runJob()方法新建一个JobClient实例;。向JobTracker请求一个新jobID，通过JobTracker的getNewJobId()获取。检查作业输入输出说明。如果没有指定输出目录或者输出目录已经存在，作业将不会被提交，map/reduce程序；输入作业划分split，如果划分无法计算（如：输入路径不存在），作业将不会被提交，错误返回给map/reduce程序。将运行作业所需要的资源（作业的jar文件、配置文件、计算所得的输入划分）复制到一个以作业ID命名的目录中。通过调用JobTracker的submitJob()方法，告诉JobTracker作业准备提交。JobTracker将提交的作业放到一个内部队列中，交由作业调度器进行调度，并对其进行初始化。创建Map任务、Reduce任务：一个split对应一个map，有多少split就有多少map;Reduce任务的数量由JobConf的mapred.reduce.tasks属性决定。TaskTracker执行一个简单的循环，定期发送心跳（heartbeat）给JobTracker。

如何用MapReduce程序对采集到的数据进行预处理

MapReduce数据预处理，从数据进入到处理程序到处理完成后输出到存储中，整个过程分为如下 5 个阶段：
Input Split 或 Read 数据阶段
Input Split，是从数据分片出发，把数据输入到处理程序中。Read 则是从处理程序出发反向来看，把数据从文件中读取到处理程序中来。这个阶段表达的是我们数据从哪里来。这是整个过程的开始。
Map阶段
当数据输入进来以后，我们进行的是 map 阶段的处理。例如对一行的单词进行分割，然后每个单词进行计数为 1 进行输出。
Shuffle 阶段
Shuffle 阶段是整个 MapReduce 的核心，介于 Map 阶段跟 Reduce 阶段之间。
Reduce 阶段
数据经过 Map 阶段处理，数据再经过 Shuffle 阶段，最后到 Reduce ，相同的 key 值的数据会到同一个 Reduce 任务中进行最后的汇总。
Output 阶段
这个阶段的事情就是将 Reduce 阶段计算好的结果，存储到某个地方去，这是整个过程的结束。

是否所有的mapreduce程序都需要经过map和reduce这两个过程，如果不是，请举例说明

不是。对于关系的选择运算，只需要Map过程就能实现，对于关系R 中的每个元组t,检测是否是满足条件的所需元组，如果满足条件，则输出键值对《,》,也就是说，键和值都是t。这时的Reduce函数就只是一个恒等式，对输入不做任何变换就直接输出。