來自知乎：
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其實我們可以從word count這個例項來理解mapreduce。mapreduce大體上分為六個步驟：input, split, map, shuffle, reduce, output。細節描述如下：
輸入(input)：如給定乙個文件，包含如下四行：
2. 拆分(split)：將上述文件中每一行的內容轉換為key-value對，即：
3. 對映(map)：將拆分之後的內容轉換成新的key-value對，即：
4. 派發(shuffle)：將key相同的扔到一起去，即：
注意：這一步需要移動資料，原來的資料可能在不同的datanode上，這一步過後，相同key的資料會被移動到同一臺機器上。最終，它會返回乙個list包含各種k-value對，即：
5. 縮減(reduce)：把同乙個key的結果加在一起。如：
6. 輸出(output): 輸出縮減之後的所有結果。
MapReduce的個人理解
mapreduce作為乙個平行計算框架，mr一共分為三個部分分別是map shuffle reduce，我們就從這三個步驟來理解mapreduce。1.map端 hadoop將mapreduce的輸入資料分成等長的資料塊，這個過程叫做input split也就是分片，然後為每乙個分片分配乙個map任...
理解MapReduce操作
1.用python編寫wordcount程式並提交任務 程式wordcount 輸入乙個包含大量單詞的文字檔案 輸出檔案中每個單詞及其出現次數 頻數 並按照單詞字母順序排序，每個單詞和其頻數佔一行，單詞和頻數之間有間隔 編寫map函式，reduce函式 usr bin env python impo...
深入理解MapReduce
化簡 reducing 遍歷集合中的元素來返回乙個綜合的結果。即，輸出表單裡一列數字的和這個任務屬於reducing。input，資料讀入 123456 設定資料輸入 fileinputformat.setinputpaths job,args 0 fileinputformat.setinputd...