Mapreduce分布式并行編程
1.什么是并行計(jì)算
傳統(tǒng)并行計(jì)算：共享同一個(gè)數(shù)據(jù)，通過(guò)鎖來(lái)控制數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)，難度大，容易導(dǎo)致死鎖，拓展性差。但是是實(shí)時(shí)的，細(xì)顆粒度計(jì)算，計(jì)算密集型
Mapreduce：對(duì)機(jī)器的要求低，拓展性難，便宜，拓展性強(qiáng)，批處理場(chǎng)景，非實(shí)時(shí)，數(shù)據(jù)密集型（傻大）
map:分配工作任務(wù)給不同的人，并讓其完成工作（工作相互獨(dú)立，不互相為上下環(huán)節(jié)）
reduce：把不同的結(jié)果集合并 再加上分布式
2.現(xiàn)在mapreduce能做什么？
map：映射
1.如小寫(xiě)字母變成大寫(xiě)字母 map
2.把年齡小于16歲的都去掉 map
3.把美元變成人民幣 y=x∗6.3y=x * 6.3y=x∗6.3 map
4.地址庫(kù)的一個(gè)翻譯：省市縣 map
5.（只要是一些處理數(shù)據(jù)相關(guān)的，都應(yīng)當(dāng)是在map上）
reduce：做比較，工作整合，上下游
1.統(tǒng)計(jì)年薪最高的人 （一個(gè)組）key
2.按照男女計(jì)算平均年齡 （倆個(gè)組）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：盡量要減少數(shù)據(jù)的流動(dòng)，reduce階段數(shù)據(jù)越少越好，能在map做就在map做掉
數(shù)據(jù)SQL:
Select name ,age,gender from people where id =3
1.project(投射）map完成
Select name ,age,gender
2.filter（過(guò)濾）map完成
id=3
3.key(匯集）
如：Select avg(age),gender from peoplemap:age,gender ---project
key:gender(F,M) //分為man和femalereduce:按照key進(jìn)行匯集 F(25,38,23),M(45,23)
reduce：avg
如：Select max(age),gender from people這里和上面差不多，但是就沒(méi)有key了放在同一個(gè)地方
oss和hive的區(qū)別？
在文件系統(tǒng)上
實(shí)驗(yàn)部分：
1. 搭建各類(lèi)環(huán)境
為了模擬真實(shí)情況,我這里搭建了分布式的hadoop集群,分別有三臺(tái)機(jī)器。一臺(tái)做master，一臺(tái)做slave。
2. 搭建、配置zookeeper
3. 啟動(dòng)zookeeper
/usr/zookeeper/zookeeper-3.4.10/bin/zkServer.sh start
4. 安裝配置java
5. 主從節(jié)點(diǎn)格式化
6. 啟動(dòng)集群
/usr/hadoop/hadoop-2.7.3/sbin/start-all.sh
7. 安裝Scala
8. 啟動(dòng)spark集群
/usr/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh
9. jps查看已經(jīng)啟動(dòng)的
以上就是Mapreduce分布式并行編程的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Mapreduce分布式的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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