MapReduce 一个 Map 链 (MapReduce Pipeline)
概述
在MapReduce编程模型中，一个Map链是指将多个Map任务串联起来，形成一条数据处理流水线，这种结构允许数据在处理过程中经过多个阶段的转换，每个阶段由一个Map任务处理，最终生成结果，Map链在处理复杂的数据处理任务时非常有用，因为它可以将一个大任务分解为多个小任务，每个小任务专注于特定的数据处理步骤。
结构
一个典型的MapReduce Map链通常包含以下几个部分：
1、输入源：提供数据输入，可以是文件系统中的文件、数据库或者其他数据源。
2、Map任务：对输入数据进行初步处理，转换成键值对（KeyValue Pair）。
3、Shuffle & Sort：对Map任务输出的键值对进行排序和洗牌，以便后续的Reduce任务可以正确地处理。
4、Reduce任务：对Shuffle & Sort阶段输出的键值对进行聚合和总结，生成最终的输出结果。
5、输出源：将Reduce任务的输出结果存储到文件系统、数据库或其他数据源。
示例
以下是一个简单的Map链示例，用于计算单词频率：
1、输入源：文本文件。
2、Map任务：将文本文件中的每一行拆分成单词，并输出每个单词及其出现的次数（键值对）。
3、Shuffle & Sort：将具有相同键的键值对发送到同一个Reduce任务。
4、Reduce任务：对于每个键（单词），合并所有值（单词出现的次数），输出单词及其总频率。
5、输出源：将单词频率结果存储到文件系统中。
代码示例（Python）
import os
from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep
class MRWordFrequency(MRJob):
def steps(self):
return [
MRStep(mapper=self.mapper_get_words,
reducer=self.reducer_count),
]
def mapper_get_words(self, _, line):
# Split line into words
words = line.split()
# Emit each word as a key and count 1 as the value
for word in words:
yield word, 1
def reducer_count(self, word, counts):
# Sum the counts for each word
yield word, sum(counts)
if __name__ == '__main__':
MRWordFrequency.run()
MapReduce Map链是一种强大的数据处理工具，它允许将复杂的数据处理任务分解为多个简单的步骤，每个步骤由Map和Reduce任务处理，通过这种方式，可以有效地处理大规模数据集，并提高程序的效率和可维护性。
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