《Hadoop实战第2版》——1.5节Hadoop计算模型—MapReduce

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《Hadoop实战第2版》——3.2节MapReduce计算模型

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1.5 Hadoop计算模型—MapReduce

MapReduce是Google公司的核心计算模型,它将运行于大规模集群上的错综复杂的并行计算过程深度1地抽象为另另一个函数:Map和Reduce。Hadoop是Doug Cutting受到Google发表的关于MapReduce的论文启发而开发出来的。Hadoop中的MapReduce是另另一个使用简易的软件框架,基于它写出来的守护进程并能运行在由上千台商用机器组成的大型集群上,并以某种可靠容错的办法并行正确处理上T级别的数据集,实现了Hadoop在集群上的数据和任务的并行计算与正确处理。

另另一个Map/Reduce作业(Job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由Map任务(Task)以详细并行的办法正确处理它们。框架会先对Map的输出进行排序,就让 把结果输入给Reduce任务。通常作业的输入和输出

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