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spark中 map和reduce理解及与hadoop的map、reduce区别

问题导读 1.你认为map函数可以做哪些事情? 2.hadoop中map函数与Scala中函数功能是否一致? 3.Scala中reduce函数与hadoop中reduce函数功能是否一致?...spark用的Scala编写的。因此这里的map和reduce,也就是Scala的map和reduce。scala 有很多函数,而且很方便。...(x => x._2) 上面是什么意思?...与hadoop中map函数比较 hadoop的map函数,与Scala中map函数没有太大的关系。hadoop的map函数,主要用来分割数据。至于如何分割可以指定分隔符。...reduce函数 Scala中,reduce是传递两个元素,到函数中,然后返回值与下一个元素,一起作为参数传入。Scala有意思的地方在这里,难懂的地方也在这里。

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    MapReduce中的Map和Reduce函数分别是什么作用?

    MapReduce中的Map和Reduce函数分别是什么作用? 在MapReduce中,Map函数和Reduce函数是两个核心操作,用于处理大规模数据集。...Map函数的输出将作为Reduce函数的输入。 Reduce函数的作用是将相同key的数据对进行聚合和计算,生成最终的输出结果。...Map函数的输出是一个字典,其中key是单词,value是该单词在输入数据块中的出现次数。 接下来,我们编写一个Reduce函数,将相同单词的出现次数进行累加。...Reduce函数的输出是一个元组,其中第一个元素是单词,第二个元素是该单词在输入数据集中的总次数。 最后,我们将Map和Reduce函数应用于输入数据集。...然后,将Map函数的输出传递给Reduce函数进行进一步的计算和汇总。最终,我们得到每个单词在输入数据集中的出现次数。

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    Python中的Lambda,Map, Reduce小结

    匿名函数的意思就是说这个函数没有显式的函数名,因为一般在Python中定义函数的时候都是这个样子的,def function_name(参数列表): balabalaba。...这也暗示了匿名函数为啥没有函数名,因为不会再用它啊,取个名字也是浪费感情。 # map()函数说明 一般和lambda表达式同时出现的还有map和reduce函数,接下来我们再看看 这是什么鬼。...你可能听说过Hadoop里面的Map-Reduce过程,这里的和那个的 原理是类似的。...哪里来的两个?因为我们的list_1中有2个元素,就是这么来的。...# reduce的语法是: reduce(function, seq) reduce会根据function的表达式,来依次计算seq中的元素。 还是举个栗子好了。

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    大数据面试题(三):MapReduce核心高频面试题

    3、Sort阶段:按照MapReduce语义,用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起,Hadoop采用了基于排序的策略。...四、请描述mapReduce中combiner的作用是什么,一般使用情景,哪些情况不需要,及和reduce的区别?...2、Combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑,而且,Combiner的输出kv应该跟reducer的输入kv类型要对应起来。3、Combiner和reducer的区别在于运行的位置。...Combiner是在每一个maptask所在的节点运行;Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果。五、如果没有定义partitioner,那数据在被送达reducer前是如何被分区的?...Reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录(在map阶段已经打标志)分开,最后进行合并就ok了。

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    大数据面试题(三):MapReduce核心高频面试题

    3、Sort阶段:按照MapReduce语义,用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起,Hadoop采用了基于排序的策略。...四、请描述mapReduce中combiner的作用是什么,一般使用情景,哪些情况不需要,及和reduce的区别?...2、Combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑,而且,Combiner的输出kv应该跟reducer的输入kv类型要对应起来。3、Combiner和reducer的区别在于运行的位置。...Combiner是在每一个maptask所在的节点运行;Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果。五、如果没有定义partitioner,那数据在被送达reducer前是如何被分区的?...Reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录(在map阶段已经打标志)分开,最后进行合并就ok了。

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    Mapreduce shuffle详解

    Mapreduce shuffle详解 Mapreduce确保每个reducer的的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程(即将map输出作为输入 传给reducer)成为shuffle。...复制完所有的map输出后,reduce任务进入排序阶段(更加恰当的说法是合并阶段,因为排序是在map端进行的),这个阶段将合并map的输出,维持其顺序排序。这是循环进行的。...在最后阶段,即reduce阶段,直接把数据输入reduce函数,从而省略了一次磁盘往返行程,并没有将这5个文件合并成一个已排序的文件最为最后一趟。最后的合并可以来自内存和磁盘片段。...在reduce阶段,对已排序输出中的每个键调用reduce函数。此阶段的输出直接写到输出文件系统,一般为hdfs。 注意: 每趟合并的文件数实际上比上面例子中展示的有所不同的。...如下图所述: 注意这并没有改变合并的次数,它只是一个优化措施,目的是尽量减少写到磁盘的数据量,因为最后一趟总是直接合并到reduce。 ?

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    MapReduce工作原理

    2、Map阶段(需要编码) Split 阶段的输出作为 Map 阶段的输入,一个分片对应一个 Map 任务。在 Map 阶段中,读取 value 值,将 value 值拆分为的形式。...Map 阶段需要考虑 key 是什么,value 是什么。特别是 key ,他将作为后面 reduce 的依据。...将 Map 中 key 相同的都归置到一起,作为一个 Reduce 的输入。输出结果例如: ? 可优化点:虽然 shuffle 阶段有默认规则,但我们也可以通过自定义分区函数来优化我们的算法。...Split 阶段的输出作为 Map 阶段的输入,一个分片对应一个 Map 任务。在 Map 阶段中,读取 value 值,将 value 值拆分为 的形式。...Shuffer 阶段过程比较复杂,可以理解为从 Map 输出到 Reduce 输入的过程。就 wordCount 而言,是将 Map 中 key 相同的都归置到一起,作为一个 Reduce 的输入。

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    Hadoop之MapReduce原理及运行机制

    Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法reduce,最后输出到HDFS的文件中。 2....那么排序后的结果是、、。如果有第六阶段,那么进入第六阶段;如果没有,直接输出到本地的linux文件中。 第六阶段是对数据进行归约处理,也就是reduce处理。...本阶段默认是没有的,需要用户自己增加这一阶段的代码 3.Reducer的执行过程 每个Reducer任务是一个java进程。...Mapper任务可能会有很多,因此Reducer会复制多个Mapper的输出。 第二阶段是把复制到Reducer本地数据,全部进行合并,即把分散的数据合并成一个大的数据。再对合并后的数据排序。...结语 在实际的工作中,我们最大的工作量就是覆盖map方法和reduce方法。

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    Hadoop基础教程-第7章 MapReduce进阶(7.1 MapReduce过程)

    7.1.3 Reducer输入 (Shuffle阶段) MapReduce确保每个reducer的输入input都是按照key 排序的。...Shuffler 就是mapper和reducer中间的一个步骤,也就是将map的输出转换为 reduce的输入的过程。...一旦Reducer所在节点的内存缓冲区达到阀值,或者缓冲区中的文件数达到阀值,则合并溢写到磁盘。 如果map输出较大,则直接被复制到Reducer所在节点的磁盘中。...随着Reducer所在节点的磁盘中溢写文件增多,后台线程会将它们合并为更大且有序的文件。 当完成复制map输出,进入sort阶段。这个阶段通过归并排序逐步将多个map输出小文件合并成大文件。...最后几个通过归并合并成的大文件作为reduce的输出。 当Reducer的输入文件确定后,整个Shuffle操作才最终结束。之后就是Reducer的执行了,最后Reducer会把结果存到HDFS上。

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    【大数据哔哔集20210108】Spark Shuffle 和 Hadoop Shuffle有什么异同?

    我们在《大数据哔哔集20210107》中详细讲解过MapReduce的shuffle过程: map阶段 在map task执行时,它的输入数据来源于HDFS的block,当然在MapReduce概念中,...因为这个文件可能存在于磁盘上,也可能存在于内存中。对我们来说,当然希望它存放于内存中,直接作为Reducer的输入,但默认情况下,这个文件是存放于磁盘中的。...第二次排序行为:在map阶段,对溢出的文件进行combiner合并过程中,需要对溢出的小文件进行归档排序,合并,排序算法为归并排序....第三次排序行为:在map阶段,reduce task将不同map task端文件拉取到同一个reduce分区后,对文件进行合并,排序,排序算法为归并排序. spark shuffle过程在满足shuffle...中sorted-Based Shuffle在Mapper端是进行排序的,包括partition的排序和每个partition内部元素进行排序,但是在Reducer端没有进行排序,所有job的结果默认情况下不是排序的

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    Hadoop-Shuffle洗牌过程,与combine和partition的关系「建议收藏」

    这里我们先看下图:这是个wordcount例子(没有partition的理想化操作) 上图也表明了溢写线程启动后先做map阶段的sort排序,再做map阶段的combine合并(combiner没有默认的实现...而是在最后的reduce阶段做合并相加。...第二种merge方式一直在运行,直到没有map端的数据时才结束,然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的那个文件。 3,Reducer的输入文件。...因为这个文件可能存在于磁盘上,也可能存在于内存中。对我们来说,当然希望它存放于内存中,直接作为Reducer的输入,但默认情况下,这个文件是存放于磁盘中的。...当Reducer的输入文件已定,整个Shuffle才最终结束。然后就是Reducer执行,把结果放到HDFS上。

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    第一章 分布式计算框架与资源调度

    ,当整个 map task 结束后再对磁盘中这个 map task 产生的所有临时文件做合并,生成最终的正式输出文件,然后等待reduce task 来拉数据。...shuffle的过程 shuffle的过程是:Map产生输出开始到Reduc取得数据作为输入之前的过程称作shuffle. 1).Collect 阶段:将 MapTask 的结果输出到默认大小为 100M...reduceTask         reducer将已经分好组的数据作为输入,并依次为每个键对应分组执行reduce函数。reduce函数的输入是键以及包含与该键对应的所有值的迭代器。      ...map端的combine组件 每一个 map 都可能会产生大量的本地输出,Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做一次合并,以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量,以提高网络...2.与mapper与reducer不同的是,combiner没有默认的实现,需要显式的设置在conf中才有作用。

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    Hadoop数据分析平台实战——070深入理解MapReduce 02(案例)离线数据分析平台实战——070深入理解MapReduce 02

    离线数据分析平台实战——070深入理解MapReduce 02 Shuffle阶段说明 shuffle阶段主要包括map阶段的combine、group、sort、partition以及reducer阶段的合并排序...Map阶段通过shuffle后会将输出数据按照reduce的分区分文件的保存, 文件内容是按照定义的sort进行排序好的。...用户自定义Combiner Combiner可以减少Map阶段的中间输出结果数,降低网络开销。 默认情况下是没有Combiner的。...用户自定义的Combiner要求是Reducer的子类,以Map的输出作为Combiner的输入和输出,也就是说Combiner的输入和输出必须是一样的...用户自定义Reducer的Shuffle 在reduce端拉取map的输出数据的时候,会进行shuffle(合并排序),MapReduce框架以插件模式提供了一个自定义的方式,我们可以通过实现接口ShuffleConsumerPlugin

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    如何形象地解释 JavaScript 中 map、foreach、reduce 间的区别?

    foreach 就是你按顺序一个一个跟他们做点什么,具体做什么,随便: people.forEach(function (dude) { dude.pickUpSoap(); }); map 就是你手里拿一个盒子...结束的时候你获得了一个新的数组,里面是大家的钱包,钱包的顺序和人的顺序一一对应。...var wallets = people.map(function (dude) { return dude.wallet; }); reduce 就是你拿着钱包,一个一个数过去看里面有多少钱啊?...var totalMoney = wallets.reduce(function (countedMoney, wallet) { return countedMoney + wallet.money...> 100; }); 最后要说明一点这个类比和实际代码的一个区别,那就是 map 和 filter 都是 immutable methods,也就是说它们只会返回一个新数组,而不会改变原来的那个数组

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    MapReduce极简教程

    Map任务把一个数据集转化成另一个数据集,单独的元素会被拆分成键值对(key-value pairs). Reduce任务把Map的输出作为输入,把这些键值对的数据合并成一个更小的键值对数据集....Input Phase - 在本阶段我们使用一个Record Reader对输入文件中的每一条数据转换为键值对的形式,并把这些处理好的数据发送给Mapper。...Reducer - Reducer任务把分好组的键值对数据作为输入,并且对每一个键值对都执行Reducer函数。在这个阶段,程序会以不同的方式对数据进行合并、筛选。...Output Phase - 在输出阶段,通过record writer把从Reducer函数输出的键值对数据按照一定的格式写入到文件中。...:为了减少数据通信开销,中间结果数据进入reduce节点前需要进行合并(combine)处理,把具有同样主键的数据合并到一起避免重复传送; 一个reducer节点所处理的数据可能会来自多个map节点,

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