Mapreduce分布式并行

时间:2022-09-28 王以太人气:0

1.什么是并行计算

传统并行计算：共享同一个数据，通过锁来控制数据的读写，难度大，容易导致死锁，拓展性差。但是是实时的，细颗粒度计算，计算密集型

Mapreduce：对机器的要求低，拓展性难，便宜，拓展性强，批处理场景，非实时，数据密集型（傻大）

map:分配工作任务给不同的人，并让其完成工作（工作相互独立，不互相为上下环节）

reduce：把不同的结果集合并再加上分布式

2.现在mapreduce能做什么？

map：映射

1.如小写字母变成大写字母 map

2.把年龄小于16岁的都去掉 map

3.把美元变成人民币 y=x∗6.3y=x * 6.3y=x∗6.3 map

4.地址库的一个翻译：省市县 map

5.（只要是一些处理数据相关的，都应当是在map上）

reduce：做比较，工作整合，上下游

1.统计年薪最高的人（一个组）key

2.按照男女计算平均年龄（俩个组）key

3.排序 reduce

有些操作放在map、reduce里面都可以

a-------->a----->A

map--------- reduce ×

前提：尽量要减少数据的流动，reduce阶段数据越少越好，能在map做就在map做掉

数据SQL:

Select name ,age,gender from people where id =3

1.project(投射）map完成

Select name ,age,gender

2.filter（过滤）map完成

id=3

3.key(汇集）

如：Select avg(age),gender from peoplemap:age,gender ---project
key:gender(F,M) //分为man和female

reduce:按照key进行汇集 F(25,38,23),M(45,23)

reduce：avg

如：Select max(age),gender from people这里和上面差不多，但是就没有key了放在同一个地方