地图减少如何工作..我说得对吗？

Question

我试图理解map-reduce实际上是如何工作的。请阅读我在下面写的内容，并告诉我这里是否有任何遗漏的部分或不正确的东西。谢谢。

首先将数据拆分为所谓的输入拆分（这是一种逻辑类型的组，我们将其大小定义为记录处理的需要）。然后，每个输入拆分都有一个Mapper，它接受每个输入拆分并按键和值对其进行排序。然后，有一个混洗过程，它从映射器中获取所有数据（键值），并将所有相同的键与其值合并（输出所有键及其值列表）。进行混洗过程以便为每个类型的密钥及其总和值提供1个密钥的输入。然后，Reducer将所有键值合并到一个位置（页面可能是？），这是MapReduce过程的最终结果。我们只需要确保定义Map（它总是给出键值的输出）和Reduce（最终结果 - 得到输入键值，可以是count，sum，avg等等）步骤代码。

Answer 1

你的理解有点特别错误，特别是mapper的工作原理。我got a very nice pictorial image用简单的术语来解释

它类似于wordcount程序，其中

• 每捆巧克力都是InputSplit，由一个映射器处理。所以我们有3个捆绑。
• 每个巧克力都是一个词。一个或多个单词（制作句子）是单个映射器的记录输入。因此，在一个inputsplit内，可能有多个records，每个record输入到单个mapper。
• mapper计算每个word（巧克力）的发生和吐计数。请注意，每个映射器只能处理一个line（记录）。一旦完成，它会从record中挑选下一个inputsplit。 （图像的第2阶段）
• 一旦map阶段结束，sorting和shuffling将制作一个相同巧克力计数的bucket。 （图像中的第3阶段）
• 一个减速器得到一个bucket与密钥作为name of the chocolate（或word）和一个计数列表。因此，整个输入文件中有尽可能多的reducer和许多不同的单词。
• reducer迭代计数并将它们相加以产生最终计数并将其发出。

下图显示了inputsplit程序的单个wordcount如何工作：

Answer 2

类似的QA - Simple explanation of MapReduce?

此外，这篇文章以非常简单的方式解释Hadoop - HDFS和Mapreduce qazxsw poi