在map之前运行reduce函数
是指在MapReduce计算模型中，reduce函数在map函数之前执行。
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，它将数据处理任务分为两个阶段：map阶段和reduce阶段。在map阶段，输入数据被切分成多个小块，并由多个map任务并行处理。每个map任务将输入数据映射为一系列键值对。在reduce阶段，相同键的键值对被分组在一起，并由多个reduce任务并行处理。reduce函数负责对每个键的键值对进行聚合、计算或其他操作，生成最终的结果。
在执行MapReduce任务时，reduce函数在map函数之前运行的主要目的是对map输出进行预处理或预聚合。这样可以减少数据传输和存储的开销，提高计算效率。reduce函数可以对map输出进行排序、合并、过滤等操作，以便更好地适应后续的reduce阶段。
在云计算领域，MapReduce模型被广泛应用于大数据处理和分布式计算。它可以高效地处理海量数据，并具有良好的可扩展性和容错性。在实际应用中，可以使用腾讯云的云原生计算服务Tencent Cloud Native Computing（TCNC）来支持MapReduce任务。TCNC提供了弹性计算资源和分布式计算框架，可以方便地进行大规模数据处理和分析。
更多关于腾讯云的TCNC服务的信息，请参考：腾讯云原生计算（TCNC）
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在Spark中对DataFrame进行排序时，幕后会发生什么？
例如,
df = spark.read.format('csv').option('foo')
df.sort(i)
我知道当您将数据读取到DataFrame时会发生什么，但是我很好奇当您排序时会发生什么？与MapReduce相比有什么不同？
浏览 2提问于2018-08-14得票数 0
我们计划将大量度量数据放入一些类型的nosql db中，可能是cassandra，也可能是跨多个服务器的其他数据库。
我们希望在map reduce样式中对数据运行计算(在数据所在的机器上聚合数据，然后合并结果)。
我使用Cassandra、Hadoop和mapreduce制作了一个POC。启动mapreduce作业并获得结果的开销对于我们的需求来说太高了。
在我们推出自己的框架之前，有没有其他强调性能的分布式java框架呢？
浏览 2提问于2012-01-18得票数 3
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在中描述了输入文件被划分为M个输入分割。我知道Hadoop中的HDFS自动对64MB的块进行分区(默认)，然后将这些块复制到集群中的少数其他节点，以提供容错。我想知道HDFS中的这种文件分区是否意味着在提到的MapReduce论文中描述的输入拆分。容错是造成这种分裂的唯一原因，还是有更重要的原因？
如果我在没有分布式文件系统的节点集群上使用MapReduce (数据只在具有公共文件系统的本地磁盘上)，该怎么办？是否需要在映射阶段之前拆分本地磁盘上的输入文件？
感谢您的回答。
浏览 0提问于2012-10-15得票数 4
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2回答
我知道MapReduce非常适合解决大型数据集上的并行问题。然而，有没有一些问题的例子，虽然在某种意义上是可并行化的，但不适合MapReduce？
浏览 5提问于2012-09-01得票数 0
我刚接触Python，
有人知道Python (和函数式语言)函数、map() / reduce()和分布式计算相关的MapReduce概念之间的关系吗？
浏览 2提问于2011-11-14得票数 6
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2回答
目前，我正在阅读一些关于Hadoop和流行的MapReduce算法的论文。但是，我看不到MapReduce的价值，如果有人能给我一些见解，我会很高兴的。具体地说：
据说，MapReduce接收一个文件并生成密钥值对。什么是钥匙？只是一个词，一个词的组合还是别的什么？如果关键是文件中的单词，那么为MapReduce编写代码的目的是什么？MapReduce应该在不实现特定算法的情况下做同样的事情。
如果所有东西都被转换成键值对，那么Hadoop所做的仅仅是创建一个字典，比如在JAVA和C#中，wright？也许Hadoop可以更有效地创建字典。除了效率之外，Hadoop还提供了一个普通字典
浏览 7提问于2016-01-05得票数 1
编程模型MapReduce由地图和约简两个过程组成。为什么我们需要映射部分，因为我们可以简单地在减函数内进行映射。
考虑以下伪码：
result = my_list.map(my_mapper).reduce(my_reducer);
这可以缩短为
result = my_list.reduce(lambda x : my_reducer(my_mapper(x)));
为什么第一种方法比第二种方法更可取，而第一种方法则需要更多的一种方法通过数据？我的代码示例是否过于简化？
浏览 4提问于2015-11-03得票数 3
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5回答
这是很明显的，我们都会同意，我们可以称HDFS + YARN + MapReduce为Hadoop。但是，在Hadoop生态系统中，不同的其他组合和其他产品会发生什么呢？
例如，HDFS + YARN + Spark仍然是Hadoop吗？HBASE是Hadoop吗？我想我们考虑的是HDFS + YARN + Pig Hadoop，因为Pig使用MapReduce。
只是MapReduce工具被认为是Hadoop，但是在HDFS + YARN上运行的任何其他工具(比如火花)都是非Hadoop。
浏览 18提问于2015-01-24得票数 13
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我想问你，如果我不使用状态流，我的KafkaStreamsConfiguration中是否需要复制因子。我不使用这个RockDB。据我所知，复制因子设置是针对changelog和repartition主题的。我理解这个changelog主题，但是这个重新划分主题让我有点困惑……有人能用非常简单的语言给我解释一下这个道歉主题是什么吗?如果我不在我的流媒体应用中使用状态，我是否应该关心这个复制因素？
问候
浏览 1提问于2021-04-23得票数 1
我是hadoop的新手。不清楚为什么我们在使用hadoop mapreduce时需要能够按键排序？在映射阶段之后，我们需要将每个唯一键对应的数据分发给一定数量的reducers。这可以在不需要对其进行排序的情况下完成？
浏览 0提问于2012-08-01得票数 7
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1回答
Map-Reduce编程模型源于map和reduce函数，这些函数在许多年前就出现在Lisp和Scheme等函数式语言中。
我记得在大学时(90年代初)，甚至在那时我就被告知Map-Reduce在可伸缩性方面具有优势。
目前，我们都知道Hadoop和谷歌的原版。我想知道的是，在“旧的”函数式语言中，有哪些选项可以在至少几个计算节点上执行Map-Reduce？
或者，这是那些在纸面上看起来很好的功能之一，但在谷歌做到这一点之前，没有人真正去构建它？
浏览 1提问于2011-05-22得票数 2
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1回答
我计划在我的基于web的应用程序中实现Hadoop框架。但我只是将其托管在本地主机中。我计划实现mapreduce和hdfs作为分布式文件系统。问题是，我要做的第一步是什么？我应该从什么开始呢？我对Hadoop框架进行了深入的研究。了解它是如何工作的，并尝试使用互联网上的wordcount示例。
浏览 2提问于2015-02-04得票数 0
1回答
并行化MapReduce
、、、、
我是第一次接触并行编程和Hadoop MapReduce。以下示例摘自教程网站。
如何将MapReduce (应用并行编程)并行化到Mapper和Reducer中，使其可以同时运行，以及如何将多线程引入其中？
是否可以同时在一台计算机上运行Mapper和在另一台计算机上运行Reducer？
如果我没能很好地解释，很抱歉。
package hadoop;
import java.util.*;
import java.io.IOException;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
浏览 2提问于2017-05-01得票数 0
8回答
你好，我是hbase和hadoop的新手。我找不到为什么我们要在hbase上使用hadoop。我知道hadoop是一个文件系统，但是我读到我们可以在没有hadoop的情况下使用hbase，那么我们为什么要使用hadoop呢？
thx
浏览 1提问于2012-05-19得票数 10
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2回答
我有一个批处理作业，可以检索大量相互独立的web服务。从一个REST响应检索的数据绝不依赖于或与来自另一个响应的数据一起使用，除了一些轻量级的统计信息是在所有处理完成时计算的。
目前，我将有效负载集分布在11个段中，每个段在单独的Java线程中运行。一旦最后一个线程完成，就会计算最终的统计数据。根据每个REST请求是否具有与先前检索到的数据相关的新数据，整个批处理可能需要4到25分钟。
批处理大小相对适中，上面提到的时间窗口也不差，因为如果我每隔30分钟在cron上运行一次作业，那么跳过时间序列的机会实际上就消除了，因为数据大约每小时更新一次。然而，我正在考虑增加批量。
我是Hadoop的新手
浏览 0提问于2012-09-16得票数 0
我试着理解MapReduce是如何处理最简单的例子的:字数统计。
就拿“我是个菜鸟，我吃土豆”这句话来说。
我把它分成两部分，“我是新手”和“我吃土豆”，然后发送给两个mapper。这些映射器回答我：
I --> 1
am --> 1
a --> 1
newbie --> 1
对于第一个，
and --> 1
I --> 1
eat --> 1
a --> 1
potato --> 1
对于第二个。
所以现在，在主服务器上我有这样的数据：
I --> 1
am --> 1
a --> 1
newbie --> 1
a
浏览 0提问于2017-08-02得票数 0
我在阅读了mapreduce，了解了如何在许多“文档”中获取"word“计数的示例。然而，我不明白以下几句话：
因此，MapReduce框架将(键、值)对的列表转换为值列表。这种行为不同于函数式编程映射和约简组合，后者接受任意值的列表，并返回一个值，该值组合了map返回的所有值。
有人能再详细说明一下这种差异(MapReduce框架与地图和减少组合)吗？特别是，减少函数编程是做什么的？
非常感谢。
浏览 7提问于2010-01-23得票数 5
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Apache与Hadoop上的Mapreduce相比如何？在哪些方面更好，为什么呢？
浏览 9提问于2015-04-28得票数 14
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我看过MapReduce的维基页面，但我不认为我完全理解。据我所知，查询分为map步骤和reduce步骤。因此，为了利用这一点，我们应该更多地使用GROUP BY，并将工作从map步骤移动到reduce步骤。我不太确定这是如何工作的。这看起来太神奇了。我想知道一组编写SQL查询以利用MapReduce的指导原则。
我如何知道哪些子句在map步骤或reduce步骤中？它背后的理论是什么？我想了解它的原理和内部工作原理，这样我就可以写出更好的查询。
浏览 2提问于2013-04-10得票数 1
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