mapreduce对数♨据的操作分为

1、mapreduce对数据的操作分为

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce主要对数据进行两项操作♘：Map和Reduce。

Map是把一组数据一对一地映射为另外一组数据，其映射的规则由一个函数来指定。

Reduce是对一组数据进行归约，归约的规则由一个函数来指定。

2、用mapreduce怎么处理数据倾斜问题

调优参数

set hive.map.aggr=true；

set hive.groupby.skewindata=true;

hive.map.aggr=true：在map中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存。

hive.groupby.skewindata=true：数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚◑合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。

3、mapreduce擅长哪个领域的计算

MapReduce擅长处理大规模数据集的并行计算，特别适用于分布式存储系统中的数据处理任务。它主要用于数据处理、分析和提取价值信息，广泛应用于搜索引擎、社交网络、日志分析、数据挖掘等领域。

MapReduce的并行计算模型通过将大规模数据分割成小规模的数据块，分布式处理这些数据块，并最终将处理结果合并起来，以高效地完成复杂的计算任务。因此，MapReduce技术在处理大规模数据集时具有很高的效率和扩展性。

4、决定mapreduce性能的工作流程

1.有一个待处理的大数据，被划分成大小相同的数据库(如64MB)，以及与此相应的用户作业程序。

2.系统中有一个负责调度的主节点(Master)，以及数据Map和Reduce工作节点(Worker).

3.用户作业提交个主节点。

4.主节点为作业程序寻找和配备可用的Map节点，并将程序传送给map节点。

5.主节点也为作业程序寻找和配备可用的Reduce节点，并将程序传送给Reduce节点。

6.主节点启动每一个Map节点执行程序，每个Map节点尽可能读取本地或本机架的数据进行计算。(实现代码向数据靠拢，减少集群中数据的通信量)。

7.每⚘个Map节点处理读取的数据块，并做一些数据整理工作(combining,sorting等)并将数据存储在本地机器上；同时通知主节点计算任务完成并告知主节点中间结果数据的存储位置。

8.主节点等所有Map节点计算完成后，开始启动Reduce节点运行；Reduce节点从主节点所掌握的中间结果数据位置信息，远程读取这些数据。

9.Reduce节点计算结果汇总输出到一个结果文件，即获得整个处理结果。

5、MapReduce和Spark主要解决哪

Hadoop MapReduce：

一种编程模型，是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，用于大规模数据集的♟并行运算。MapReduce采用"分而治之"的思想，简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。

Spark：

专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行☞处理的工具。

Spark是借鉴了Mapreduce并在其基础上发展起来的，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。

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