MapReduce示例式理解

从word count这个实例理解MapReduce。

MapReduce大体上分为六个步骤：input, split, map, shuffle, reduce, output。细节描述如下：

输入(input)：如给定一个文档，包含如下四行：
Hello Java
Hello C
Hello Java
Hello C++
2. 拆分(split)：将上述文档中每一行的内容转换为key-value对，即：

0 - Hello Java
1 - Hello C
2 – Hello Java
3 - Hello C++
3. 映射(map)：将拆分之后的内容转换成新的key-value对，即：

(Hello , 1)
(Java , 1)
(Hello , 1)
(C , 1)
(Hello , 1)
(Java , 1)
(Hello , 1)
(C++ , 1)
4. 派发(shuffle)：将key相同的扔到一起去，即：

(Hello , 1)
(Hello , 1)
(Hello , 1)
(Hello , 1)
(Java , 1)
(Java , 1)
(C , 1)
(C++ , 1)
注意：这一步需要移动数据，原来的数据可能在不同的datanode上，这一步过后，相同key的数据会被移动到同一台机器上。最终，它会返回一个list包含各种k-value对，即：

{ Hello: 1,1,1,1}
{Java: 1,1}
{C: 1}
{C++: 1}
5. 缩减(reduce)：把同一个key的结果加在一起。如：

(Hello , 4)
(Java , 2)
(C , 1)
(C++,1)
6. 输出(output): 输出缩减之后的所有结果。

MapReduce的思想：

重要的是Shuffle：

来自知乎 峰峰 https://www.zhihu.com/question/23345991/answer/223113502

原文地址：https://www.cnblogs.com/jeshy/p/11197112.html