Mapreduce中的Mapper&reducer

分布式文件系统中的mapreduce是Hadoop的基础数据存储方式。数据的存取在计算机中以以静态的状态存在。静态区和常量区以及本地方法栈和程序计数器都是高效的计算机内存。堆heap的设计实现是面向对象编程的数据体现模型。现代的分布式文件系统设计服务于J2EE的企业级版本是Hadoop。数据的存取以key-value 的形式。Java中的编程技术Map数据结构节点元素涉及到大量的key-value.

数据项集合entryset筛选重复的key-value数据项。数组在编程中是基础的数据结构。数组的构建会基于程序开发者对数据类型所占用的大小进行内存分配。字节分为8个比特位。数组的元素的第一个字节就是当前元素数据的内存寻址指针。Hadoop中的mapper和reducer对数据key-value的map映像和reduce数据筛选。select the right key and value  based on users’ map input and data reduce. 指针和数据基于数组，key&value设计在Map元素中。

namenode统计整个分布式文件系统的节点名称。节点名称列表会服务于数据服务助手datanodehelper选择相应的集群中的主机。masternode备份为数据节点 datanode slave.任务分配承接用户请求，作业调度处理数据的初始化方式。

mapreduce的数据统计处理结果以片段的方式构建主机节点的查找。计算机编程的归根到底是基于内存的寻址操作。选址表生成寻址表。指针在于数据记录的索引。JavaEE中的Interface DI 首先是接口寻址，Mybatis使用Mapper预存一些数据的查询结果。C++中的虚表存取函数指针，回调接口维护虚表中的函数指针调用。

Hadoop集群搭建有主节点masternode,备份节点datanode slave. Datanode helper, job tracker, task list. Namenode 以及机架的设置是整个集群的生态圈。集群的搭建有远程同步和本地备份。JavaEE后端的分布式文件集群节点数量服务于商业数据库。基本的节点设置海量存储数据。