mapreduce編程思想

❶ Hadoop MapRee是如何實現計算向數據靠攏

大規模數據處理時，MapRece在三個層面上的基本構思：如何對付大數據處理：分而治之。對相互間不具有計算依賴關系的大數據，實現並行最自然的辦法就是採取分而治之的策略。上升到抽象模型：Mapper與Recer。MPI等並行計算方法缺少高層並行編程模型，為了克服這一缺陷，MapRece借鑒了Lisp函數式語言中的思想，用Map和Rece兩個函數提供了高層的並行編程抽象模型。上升到構架：統一構架，為程序員隱藏系統層細節。MPI等並行計算方法缺少統一的計算框架支持，程序員需要考慮數據存儲、劃分、分發、結果收集、錯誤恢復等諸多細節；為此，MapRece設計並提供了統一的計算框架，為程序員隱藏了絕大多數系統層面的處理細節。MapRece借鑒了函數式程序設計語言Lisp中的思想，定義了如下的Map和Rece兩個抽象的編程介面，由用戶去編程實現：map：(k1;v1)[(k2;v2)]輸入：鍵值對(k1;v1)表示的數據。處理：文檔數據記錄[(k2;v2)](如文本文件中的行，或數據表格中的行)將以「鍵值對」形式傳入map函數；map函數將處理這些鍵值對，並以另一種鍵。值對形式輸出處理的一組鍵值對中間結果。輸出：鍵值對[(k2;v2)]表示的一組中間數據。rece:(k2;[v2])[(k3;v3)]輸入：由map輸出的一組鍵值對[(k2;v2)]將被進行合並處理將同樣主鍵下的不同數值合並到一個列表[v2]中，故rece的輸入為(k2;[v2])處理：對傳入的中間結果列表數據進行某種整理或進一步的處理,並產生最終的某種形式的結果輸出[(k3;v3)]。輸出：最終輸出結果[(k3;v3)]。Map和Rece為程序員提供了一個清晰的操作介面抽象描述。

❷ maprece和hbase的關系，哪些是正確的

MapRece與HBase沒有關系：

MapRece：

MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集的並行運算。概念＂Map＂和＂Rece＂，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。

(2)maprece編程思想擴展閱讀：

MapRece集群中使用了大量的低端伺服器。因此，節點硬體故障和軟體錯誤是常態。因此，設計良好、容錯性高的並行計算系統不會因為節點故障而影響計算服務的質量。

任何節點的故障不應導致結果的不一致或不確定性；當任何節點失敗時，其他節點應該能夠無縫地接管失敗節點的計算任務。當故障節點被恢復時，它應該能夠自動無縫地加入集群，而不需要管理員手動配置系統。

MapRece並行計算軟體框架使用了多種有效的錯誤檢測和恢復機制，如節點自動重啟技術，使集群和計算框架對節點失效具有魯棒性，能夠有效地處理失效節點的檢測和恢復。

❸ 關於大數據的的相關技術

在大數據中，涉及到了很多技術，這些技術都是比較新穎的，比如說人工智慧、區塊鏈、圖靈測試等等，這些技術都是能夠幫助大數據解決很多問題。在這篇文章中我們就給大家介紹一下關於回歸分析、貪婪演算法、MapRece、數據挖掘的相關知識。
1.貪心演算法
貪心演算法是指，在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，它所做出的是在某種意義上的局部最優解。貪心演算法不是對所有問題都能得到整體最優解，關鍵是貪心策略的選擇，選擇的貪心策略必須具備無後效性，即某個狀態以前的過程不會影響以後的狀態，只與當前狀態有關。貪心演算法的基本思路是從問題的某一個初始解出發一步一步地進行，根據某個優化測度，每一步都要確保能獲得局部最優解。由此可見，貪心演算法是十分實用的。
2.數據挖掘
數據挖掘是資料庫知識發現中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統和模式識別等諸多方法來實現上述目標。數據挖掘工作是一個十分重要的內容，在大數據和數據分析中廣泛實用。
3.回歸分析
回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。
4.MapRece
MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集的並行運算。概念"映射"和"歸約"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。 當前的軟體實現是指定一個映射函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的歸約函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。這些內容就是大數據分析工作中經常使用的演算法。
在這篇文章中我們介紹了關於回歸分析、貪婪演算法、MapRece、數據挖掘的相關知識，相信大家通過閱讀這篇文章以後對這些技術有了一定的理解。希望這篇文章能夠更好地幫助大家。

❹ 什麼是MapRece

概念"Map（映射）"和"Rece（化簡）"，和他們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。他極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。 當前的軟體實現是指定一個Map（映射）函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的Rece（化簡）函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。 映射和化簡 簡單說來，一個映射函數就是對一些獨立元素組成的概念上的列表（例如，一個測試成績的列表）的每一個元素進行指定的操作（比如前面的例子里，有人發現所有學生的成績都被高估了一分，他可以定義一個「減一」的映射函數，用來修正這個錯誤。）。 事實上，每個元素都是被獨立操作的，而原始列表沒有被更改，因為這里創建了一個新的列表來保存新的答案。這就是說，Map操作是可以高度並行的，這對高性能要求的應用以及並行計算領域的需求非常有用。 而化簡操作指的是對一個列表的元素進行適當的合並（繼續看前面的例子，如果有人想知道班級的平均分該怎麼做？他可以定義一個化簡函數，通過讓列表中的元素跟自己的相鄰的元素相加的方式把列表減半，如此遞歸運算直到列表只剩下一個元素，然後用這個元素除以人數，就得到了平均分。）。雖然他不如映射函數那麼並行，但是因為化簡總是有一個簡單的答案，大規模的運算相對獨立，所以化簡函數在高度並行環境下也很有用。編輯本段分布和可靠性 MapRece通過把對數據集的大規模操作分發給網路上的每個節點實現可靠性；每個節點會周期性的把完成的工作和狀態的更新報告回來。如果一個節點保持沉默超過一個預設的時間間隔，主節點（類同Google File System中的主伺服器）記錄下這個節點狀態為死亡，並把分配給這個節點的數據發到別的節點。每個操作使用命名文件的原子操作以確保不會發生並行線程間的沖突；當文件被改名的時候，系統可能會把他們復制到任務名以外的另一個名字上去。（避免副作用）。 化簡操作工作方式很類似，但是由於化簡操作在並行能力較差，主節點會盡量把化簡操作調度在一個節點上，或者離需要操作的數據盡可能近的節點上了；這個特性可以滿足Google的需求，因為他們有足夠的帶寬，他們的內部網路沒有那麼多的機器。 用途在Google，MapRece用在非常廣泛的應用程序中，包括「分布grep，分布排序，web連接圖反轉，每台機器的詞矢量，web訪問日誌分析，反向索引構建，文檔聚類，機器學習，基於統計的機器翻譯...」值得注意的是，MapRece實現以後，它被用來重新生成Google的整個索引，並取代老的ad hoc程序去更新索引。 MapRece會生成大量的臨時文件，為了提高效率，它利用Google文件系統來管理和訪問這些文件。

❺ maprece的並行計算框架有哪些

MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（規約）"，和他們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。他極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。 當前的實現是指定一個Map（映射）函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的Rece（規約）函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。
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❻ maprece和group的區別

MapRece是一種編程模型，而group是團組的意思。
MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。 當前的軟體實現是指定一個Map（映射）函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的Rece（歸約）函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。
group 的意思如下： 英[gru:p] 美[ɡrup] n. 組，團體; 群，批; （雕塑等的） 群像; （英美的） 空軍大隊; vt. 使成群，集合; t. 分類，歸類。

❼ MapRece 與 HBase 的關系

MapRece
與HBase沒有關系：
MapRece：
MapRece是一種編程模型，用於大規模
數據集
的並行運算。概念"Map"和"Rece"，是它們的主要思想，都是從
函數式編程
語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在
分布式系統
上。
HBase：
HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，該技術來源於
Fay
Chang
所撰寫的Google論文「Bigtable：一個
結構化數據
的
分布式存儲系統
」。
就像Bigtable利用了
Google文件
系統所提供的分布式數據存儲一樣，HBase在Hadoop之上提供了類似於Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。
(7)maprece編程思想擴展閱讀：
MapRece集群中使用大量的低端伺服器，因此，節點硬體失效和軟體出錯是常態，因而一個良好設計、具有高
容錯性
的
並行計算
系統不能因為節點
失效而影響計算服務的質量。
任何節點失效都不應當導致結果的不一致或不確定性；任何一個節點失效時，其他節點要能夠無縫接管失效節點的計算任務；當失效節
點恢復後應能自動無縫加入集群，而不需要管理員人工進行
系統配置
。
MapRece並行計算
軟體框架
使用了多種有效的錯誤檢測和
恢復機制
，如節點自動重
啟技術，使集群和計算框架具有對付節點失效的
健壯性
，能有效處理失效節點的檢測和恢復。
參考資料來源：
網路
—MapRece
參考資料來源：網路—HBase

❽ 數據存儲原則根據數據分布希么方式

(1)編程模型
MapRece是Google開發的java、Python、C++編程模型，它是一種簡化的分布式編程模型和高效的任務調度模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。嚴格的編程模型使雲計算環境下的編程十分簡單。MapRece模式的思想是將要執行的問題分解成Map(映射)和Rece(化簡)的方式，先通過Map程序將數據切割成不相關的區塊，分配（調度）給大量計算機處理，達到分布式運算的效果，再通過Rece程序將結果匯整輸出。
(2) 海量數據分布存儲技術
雲計算系統由大量伺服器組成，同時為大量用戶服務，因此雲計算系統採用分布式存儲的方式存儲數據，用冗餘存儲的方式保證數據的可靠性。雲計算系統中廣泛使用的數據存儲系統是Google的GFS和Hadoop團隊開發的GFS的開源實現HDFS。
GFS即Google文件系統（Google File System），是一個可擴展的分布式文件系統，用於大型的、分布式的、對大量數據進行訪問的應用。GFS的設計思想不同於傳統的文件系統，是針對大規模數據處理和Google應用特性而設計的。它運行於廉價的普通硬體上，但可以提供容錯功能。它可以給大量的用戶提供總體性能較高的服務。

❾ MapRece如何保證結果文件中key的唯一性

MapRece極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。MapRece保證結果文件中key的唯一性的方法為：

1、打開Hadoop集群，打開主機master的終端，輸入【ifconfig】命令查看主機IP地址。

注意事項：

MapRece藉助於函數式程序設計語言Lisp的設計思想，提供了一種簡便的並行程序設計方法，用Map和Rece兩個函數編程實現基本的並行計算任務，提供了抽象的操作和並行編程介面，以簡單方便地完成大規模數據的編程和計算處理。

❿ hadoop和谷歌的maprece、gfs等技術之間的關系。

簡單點來說，就是Hadoop是繼承了Google的MapRece、GFS思想，開發出來的一套框架，後來又交給了Apache作為開源項目。

MapRece誕生於谷歌實驗室，MapRece與GFS、BigTable並稱為谷歌的三駕馬車，、而Hadoop則是谷歌三駕馬車的開源實現。
2003年，Google發表了一篇技術學術論文谷歌文件系統（GFS）。GFS是google公司為了存儲海量搜索數據而設計的專用文件系統。
2004年，Nutch創始人Doug Cutting基於Google的GFS論文實現了分布式文件存儲系統名為NDFS。

2004年，Google又發表了一篇技術學術論文MapRece。MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行分析運算。

2005年，Doug Cutting又基於MapRece，在Nutch搜索引擎實現了該功能。

2006年，Yahoo僱用了Doug Cutting，Doug Cutting將NDFS和MapRece升級命名為Hadoop，Yahoo開建了一個獨立的團隊給Goug Cutting專門研究發展Hadoop。