请简述mapreduce计算的主要流程

1、请简述mapreduce计算的主要流程

MapReduce计算的主要流程包括以下几个步骤：
用户提交作业给Master节点，Master节点寻找合适的Map节点并将数据传给Map节点，同时寻找合适的Reduce节点并将数据传给Reduce节点。
Master节点启动Map节点执行程序，Map节点尽可能的读取本地或本机架上的数据块进行计算。
每个Map节点处理读取的数据块，并做一些数据整理，将中间结果放在本地而非HDFS中，同时通知Master节点Map工作完成，并告知中间结果的存储位置。
Master节点等所有Map工作完成后，开始启动Reduce节点。Reduce节点通过Master节点掌握的中间结果的存储位置来远程读取中间结果。
Reduce节点将中间结果处理后将结果输出到一个文件中。
以上就是MapReduce计算的主要流程，它能够高效地处理大规模数据集，具有高可靠性和高容错性。

2、mapreduce功能

Mapreduce 是种编程模型，结合了概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。

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。

MapReduce实现了以下4大主要功能： 1）数据划分和计算任务调度 系统自动将一个作业（Job）待处理的大数据划分为很多个数据块，每个数据块对应于一个计算任务（Task），并自动调度计算节点来处理相应的数据块。作业和任务调度功能主要负责分配和调度计算节点（Map节点或Reduce节点），同时负责监控这些节点的执行状态，并负责Map节点执行的同步控制。

3、mapreduce中什么是MAP方法

map中的value是以一行一行的形式从HDFS上指定路径来读取数据的。key就是每行的序号，一般不用管这个key，主要是对Value进行一些处理，然后输出你想要的Key、Value给Reduce做下一步处理。

String[] str = value.toString().split(",")

;//读取每行数据给str数组

4、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。

5、mapreduce最小处理单位是多少

，mapreduce处理的最小数据单位为split。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（化简）"，和主要思想，都是从函数式编程语言里来的，有着矢量编程语言的特性。

该模型极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下