什么是mapreduce
时间: 2025-05-26 12:22:46 浏览: 32
### MapReduce 的概念
MapReduce 是一种编程模型，专门设计用于处理大规模数据集的并行运算。其核心思想来源于函数式编程语言中的“映射（Map）”和“归约（Reduce）”操作[^4]。通过这种模型，开发者可以方便地编写能够在分布式系统上运行的应用程序，而无需深入了解底层的分布式并行编程细节。
### MapReduce 的工作原理
#### 基本流程
MapReduce 将复杂的计算任务分解为两个主要阶段：**Map 阶段** 和 **Reduce 阶段**。这两个阶段分别由用户定义的 `Mapper` 函数和 `Reducer` 函数来完成[^1]。
1. **Map 阶段**
在这一阶段，输入数据被分割成若干个小片段，每个片段会被分配到一个 `Mapper` 上进行独立处理。`Mapper` 负责将输入数据转换为一系列键值对的形式作为中间结果输出[^2]。
2. **Shuffle 阶段**
Shuffle 是连接 Map 阶段和 Reduce 阶段的关键环节。在此期间，框架会对来自不同 Mapper 的中间结果按照键进行分区、排序，并将其分发至相应的 Reducer 中[^3]。
3. **Reduce 阶段**
接收到经过整理后的键值对集合后，`Reducer` 对这些数据进一步加工汇总，最终生成目标输出文件[^2]。
整个过程依赖于 Hadoop 提供的支持环境，在此环境下可通过 JobConf 文件设定各项参数以控制作业行为，比如指定输入输出路径、自定义 Mapper/Reducer 类型等信息[^2]。
```python
from hadoop.mapreduce import Mapper, Reducer
class WordCountMapper(Mapper):
def map(self, _, line):
words = line.strip().split()
for word in words:
yield (word, 1)
class WordCountReducer(Reducer):
def reduce(self, key, values):
total = sum(values)
yield (key, total)
if __name__ == "__main__":
input_data = ["hello world", "world hello"]
mapper_output = list(WordCountMapper().map(None, data) for data in input_data)
reducer_input = {}
for k, v in [item for sublist in mapper_output for item in sublist]:
reducer_input.setdefault(k, []).append(v)
result = {k: next(WordCountReducer().reduce(k, v)) for k, v in reducer_input.items()}
```
以上代码展示了简单的单词计数例子，其中包含了自定义的 Mapper 和 Reducer 实现方式。
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