mapreduce编程思想

❶ Hadoop MapRee是如何实现计算向数据靠拢

大规模数据处理时，MapRece在三个层面上的基本构思：如何对付大数据处理：分而治之。对相互间不具有计算依赖关系的大数据，实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略。上升到抽象模型：Mapper与Recer。MPI等并行计算方法缺少高层并行编程模型，为了克服这一缺陷，MapRece借鉴了Lisp函数式语言中的思想，用Map和Rece两个函数提供了高层的并行编程抽象模型。上升到构架：统一构架，为程序员隐藏系统层细节。MPI等并行计算方法缺少统一的计算框架支持，程序员需要考虑数据存储、划分、分发、结果收集、错误恢复等诸多细节；为此，MapRece设计并提供了统一的计算框架，为程序员隐藏了绝大多数系统层面的处理细节。MapRece借鉴了函数式程序设计语言Lisp中的思想，定义了如下的Map和Rece两个抽象的编程接口，由用户去编程实现：map：(k1;v1)[(k2;v2)]输入：键值对(k1;v1)表示的数据。处理：文档数据记录[(k2;v2)](如文本文件中的行，或数据表格中的行)将以“键值对”形式传入map函数；map函数将处理这些键值对，并以另一种键。值对形式输出处理的一组键值对中间结果。输出：键值对[(k2;v2)]表示的一组中间数据。rece:(k2;[v2])[(k3;v3)]输入：由map输出的一组键值对[(k2;v2)]将被进行合并处理将同样主键下的不同数值合并到一个列表[v2]中，故rece的输入为(k2;[v2])处理：对传入的中间结果列表数据进行某种整理或进一步的处理,并产生最终的某种形式的结果输出[(k3;v3)]。输出：最终输出结果[(k3;v3)]。Map和Rece为程序员提供了一个清晰的操作接口抽象描述。

❷ maprece和hbase的关系，哪些是正确的

MapRece与HBase没有关系：

MapRece：

MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念＂Map＂和＂Rece＂，是它们的主要思想，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。

(2)maprece编程思想扩展阅读：

MapRece集群中使用了大量的低端服务器。因此，节点硬件故障和软件错误是常态。因此，设计良好、容错性高的并行计算系统不会因为节点故障而影响计算服务的质量。

任何节点的故障不应导致结果的不一致或不确定性；当任何节点失败时，其他节点应该能够无缝地接管失败节点的计算任务。当故障节点被恢复时，它应该能够自动无缝地加入集群，而不需要管理员手动配置系统。

MapRece并行计算软件框架使用了多种有效的错误检测和恢复机制，如节点自动重启技术，使集群和计算框架对节点失效具有鲁棒性，能够有效地处理失效节点的检测和恢复。

❸ 关于大数据的的相关技术

在大数据中，涉及到了很多技术，这些技术都是比较新颖的，比如说人工智能、区块链、图灵测试等等，这些技术都是能够帮助大数据解决很多问题。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于回归分析、贪婪算法、MapRece、数据挖掘的相关知识。
1.贪心算法
贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，它所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。由此可见，贪心算法是十分实用的。
2.数据挖掘
数据挖掘是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘工作是一个十分重要的内容，在大数据和数据分析中广泛实用。
3.回归分析
回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。
4.MapRece
MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念"映射"和"归约"，是它们的主要思想，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。这些内容就是大数据分析工作中经常使用的算法。
在这篇文章中我们介绍了关于回归分析、贪婪算法、MapRece、数据挖掘的相关知识，相信大家通过阅读这篇文章以后对这些技术有了一定的理解。希望这篇文章能够更好地帮助大家。

❹ 什么是MapRece

概念"Map（映射）"和"Rece（化简）"，和他们的主要思想，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。他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Rece（化简）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。 映射和化简 简单说来，一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表（例如，一个测试成绩的列表）的每一个元素进行指定的操作（比如前面的例子里，有人发现所有学生的成绩都被高估了一分，他可以定义一个“减一”的映射函数，用来修正这个错误。）。 事实上，每个元素都是被独立操作的，而原始列表没有被更改，因为这里创建了一个新的列表来保存新的答案。这就是说，Map操作是可以高度并行的，这对高性能要求的应用以及并行计算领域的需求非常有用。 而化简操作指的是对一个列表的元素进行适当的合并（继续看前面的例子，如果有人想知道班级的平均分该怎么做？他可以定义一个化简函数，通过让列表中的元素跟自己的相邻的元素相加的方式把列表减半，如此递归运算直到列表只剩下一个元素，然后用这个元素除以人数，就得到了平均分。）。虽然他不如映射函数那么并行，但是因为化简总是有一个简单的答案，大规模的运算相对独立，所以化简函数在高度并行环境下也很有用。编辑本段分布和可靠性 MapRece通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性；每个节点会周期性的把完成的工作和状态的更新报告回来。如果一个节点保持沉默超过一个预设的时间间隔，主节点（类同Google File System中的主服务器）记录下这个节点状态为死亡，并把分配给这个节点的数据发到别的节点。每个操作使用命名文件的原子操作以确保不会发生并行线程间的冲突；当文件被改名的时候，系统可能会把他们复制到任务名以外的另一个名字上去。（避免副作用）。 化简操作工作方式很类似，但是由于化简操作在并行能力较差，主节点会尽量把化简操作调度在一个节点上，或者离需要操作的数据尽可能近的节点上了；这个特性可以满足Google的需求，因为他们有足够的带宽，他们的内部网络没有那么多的机器。 用途在Google，MapRece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，MapRece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。 MapRece会生成大量的临时文件，为了提高效率，它利用Google文件系统来管理和访问这些文件。

❺ maprece的并行计算框架有哪些

MapRece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"Rece（规约）"，和他们的主要思想，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。他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Rece（规约）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。
了解更多开源相关，去LUPA社区看看吧

❻ maprece和group的区别

MapRece是一种编程模型，而group是团组的意思。
MapRece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"Rece（归约）"，是它们的主要思想，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Rece（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。
group 的意思如下： 英[gru:p] 美[ɡrup] n. 组，团体; 群，批; （雕塑等的） 群像; （英美的） 空军大队; vt. 使成群，集合; t. 分类，归类。

❼ MapRece 与 HBase 的关系

MapRece
与HBase没有关系：
MapRece：
MapRece是一种编程模型，用于大规模
数据集
的并行运算。概念"Map"和"Rece"，是它们的主要思想，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。
HBase：
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于
Fay
Chang
所撰写的Google论文“Bigtable：一个
结构化数据
的
分布式存储系统
”。
就像Bigtable利用了
Google文件
系统所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。
(7)maprece编程思想扩展阅读：
MapRece集群中使用大量的低端服务器，因此，节点硬件失效和软件出错是常态，因而一个良好设计、具有高
容错性
的
并行计算
系统不能因为节点
失效而影响计算服务的质量。
任何节点失效都不应当导致结果的不一致或不确定性；任何一个节点失效时，其他节点要能够无缝接管失效节点的计算任务；当失效节
点恢复后应能自动无缝加入集群，而不需要管理员人工进行
系统配置
。
MapRece并行计算
软件框架
使用了多种有效的错误检测和
恢复机制
，如节点自动重
启技术，使集群和计算框架具有对付节点失效的
健壮性
，能有效处理失效节点的检测和恢复。
参考资料来源：
网络
—MapRece
参考资料来源：网络—HBase

❽ 数据存储原则根据数据分布什么方式

(1)编程模型
MapRece是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapRece模式的思想是将要执行的问题分解成Map(映射)和Rece(化简)的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Rece程序将结果汇整输出。
(2) 海量数据分布存储技术
云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
GFS即Google文件系统（Google File System），是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。GFS的设计思想不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。

❾ MapRece如何保证结果文件中key的唯一性

MapRece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。MapRece保证结果文件中key的唯一性的方法为：

1、打开Hadoop集群，打开主机master的终端，输入【ifconfig】命令查看主机IP地址。

注意事项：

MapRece借助于函数式程序设计语言Lisp的设计思想，提供了一种简便的并行程序设计方法，用Map和Rece两个函数编程实现基本的并行计算任务，提供了抽象的操作和并行编程接口，以简单方便地完成大规模数据的编程和计算处理。

❿ hadoop和谷歌的maprece、gfs等技术之间的关系。

简单点来说，就是Hadoop是继承了Google的MapRece、GFS思想，开发出来的一套框架，后来又交给了Apache作为开源项目。

MapRece诞生于谷歌实验室，MapRece与GFS、BigTable并称为谷歌的三驾马车，、而Hadoop则是谷歌三驾马车的开源实现。
2003年，Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统（GFS）。GFS是google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。
2004年，Nutch创始人Doug Cutting基于Google的GFS论文实现了分布式文件存储系统名为NDFS。

2004年，Google又发表了一篇技术学术论文MapRece。MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算。

2005年，Doug Cutting又基于MapRece，在Nutch搜索引擎实现了该功能。

2006年，Yahoo雇用了Doug Cutting，Doug Cutting将NDFS和MapRece升级命名为Hadoop，Yahoo开建了一个独立的团队给Goug Cutting专门研究发展Hadoop。