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分布式数据处理技术mapreduce名词解释
MapReduce是一种分布式数据处理技术，它可以用于处理大规模数据集。下面是对MapReduce相关名词的解释：
1. Map阶段：Map阶段是MapReduce的第一个阶段，它将输入数据分割成小块，并将每个小块交给Map函数进行处理。Map函数将每个小块转换为一系列键值对，其中键表示数据的某个属性，值表示该属性的值。
2. Reduce阶段：Reduce阶段是MapReduce的第二个阶段，它将Map
阶段输出的键值对进行合并和排序，并将相同键的值合并成一个列表。Reduce函数接收每个键和其对应的值列表，并将它们转换为输出键值对。
3. 分布式文件系统：分布式文件系统是一种可以在多台计算机上存储和访问文件的文件系统。MapReduce使用分布式文件系统来存储输入数据和输出结果。
4. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它实现了
MapReduce算法和分布式文件系统。Hadoop可以在大规模集群上运行，处理PB级别的数据。
5. YARN：YARN是Hadoop的资源管理器，它负责管理集群中的资源，并将它们分配给不同的应用程序。YARN可以同时支持MapReduce和其他分布式计算框架。
6. Shuffle阶段：Shuffle阶段是MapReduce的一个重要阶段，它将Map阶段输出的键值对按照键进行分组，并将相同键的值发送到同一个Reduce任务中进行处理。
7. Combiner函数：Combiner函数是一个可选的函数，它可以在Map
阶段输出的键值对进行本地合并，减少数据传输量和网络带宽的消耗。
8. Partitioner函数：Partitioner函数是一个可选的函数，它可以将Map阶段输出的键值对按照键进行分区，将相同键的值发送到同一个Reduce任务中进行处理。
9. JobTracker：JobTracker是Hadoop中的一个组件，它负责管理MapReduce任务的执行。JobTracker将任务分配给不同的TaskTracker进行执行，并监控任务的进度和状态。
10. TaskTracker：TaskTracker是Hadoop中的一个组件，它负责执行MapReduce任务。TaskTracker接收JobTracker分配的任务，并将任务分配给不同的Map和Reduce任务进行执行。
本文来源：https://www.wddqxz.cn/39192db975eeaeaad1f34693daef5ef7bb0d121e.html
2023-09-29
