MapReduce程序░的作用

1、MapReduce程序的作用

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数✿，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

瑭锦TANJURD总结在Google，MapReduce用在非常广泛的应用程序中，包括“分布grep，分布排序，web连接图反转，每台机器的词矢量，web访问日志分析，反向索引构建，文档聚类，机器学习，基于统计的机器翻译…”值得注意的是，MapReduce实现以后，它被用来重新生成Google的整个索引，并取代老的ad hoc程序去更新索引。

2、简述mapreduce的一般编写过程

编写 MapReduce 程序通常遵循以下步骤： 定义Map函数，它将输入数据转换为键值对；

定义Reduce函数，它合并相同键的键值对并生成最终输出； 指定输入格式和输出格式，用于读取和写入数据；

设置JobConf，它配置 MapReduce 作业的各种参数，如输入路径、输出路径和 Reducer 个数；

提交Job，它将作业发送到集群并在分布式节点上执行。

3、利用mapreduce进行数据清洗需要注

一般来说我们在使用mapreduce进行数据清洗的时候，只是用map端，因为数据的清洗一般

不会涉及到聚合的问题，所以我们经常是设置☂reduce的个数为0

      map端在接收到数据后，

1、把处理过后的数据会送往 环形缓冲区 ，然后在环形缓冲区内，对数据进行分区（注意：

这里的分区是类似一个打标签的操作，标明是哪个reduce的分区）、分区内排序；

   2、 在环形缓冲区达到阈值80%的时候，会开始溢写，形成✏多个小文件，最后合并这些小

文件，map端的shuffle结束

  3、  接着，map通知appmaster，appmaster去通知reduce任务，来拉去属于自己分区内的数据，

对自己分区内的数据合并，排序

   4、 对相同的key进行分组

   然后reduce端结束，最后将数据写入output

4、企业如何使用云计算协助业务成长

企业其实可以将大部分内容都上云，对于公开或者保密级别比较低的文件可以放在公有云上，保密等级高的放在私有云上，这样员工可以从任意位置访问需要的公司内容，十分方便。同时对于算力的需求也可以通过服务器保证，无需为员工配备高性能笔记本或者台式机设备，只需要保证机房服务器性能稳定可靠即可。

云计算对于公司来说是加速器，可以简化目前的设备管理和更新制度，相较于本地开发和工作，云上的工作环境和性能都要更优一点。

5、mapreduce不适合哪些场景使用

MapReduce不适合实时数据处理和低延迟要求的场景，因为它的设计目标是处理大规模的数据集，需要将数据分割、传输和重新组装，这会导致较高的延迟。

此外，对于复杂的数据处理逻辑，MapReduce的编程模型☎相对笨重，需要较多的代码和时间来实现。

因此，对于需要实时性和复杂逻辑处理的场景，可能更适合选择其他♥的数据处理框架或技术。