是的,MaxCompute 中的 M 和 R 分别代表 Map 阶段和 Reduce 阶段,MapReduce 是一种编程模型,用于处理和生成大数据集,它由两个主要阶段组成:Map 阶段和 Reduce 阶段。
1、Map 阶段
Map 阶段是 MapReduce 模型的第一个阶段,负责将输入数据拆分成多个小的数据块(通常称为 KeyValue 对),然后对这些数据块进行处理,在这个阶段,每个 Map 任务都会处理一部分输入数据,并将结果输出到一个中间文件。
2、Reduce 阶段
Reduce 阶段是 MapReduce 模型的第二个阶段,负责将 Map 阶段输出的中间文件进行合并和处理,以生成最终的输出结果,在这个阶段,每个 Reduce 任务都会处理一部分 Map 任务输出的中间文件,并将结果输出到一个最终文件中。
以下是一个简单的 MaxCompute MapReduce 作业示例:
1、Map 阶段
Map 任务:读取输入数据,将每行数据拆分成 KeyValue 对,"word", "hello world")。
Map 输出:将 KeyValue 对写入到中间文件。
2、Shuffle 阶段
Shuffle 任务:根据 Key 对中间文件中的数据进行排序和分组,将相同 Key 的数据发送到同一个 Reduce 任务。
3、Reduce 阶段
Reduce 任务:读取 Shuffle 阶段输出的相同 Key 的数据,对 Value(即所有包含相同 Key 的行)进行处理,例如计算词频。
Reduce 输出:将处理后的结果写入到最终文件。
以下是一个简单的 MaxCompute MapReduce SQL 示例:
Map 阶段 CREATE MAPHASH TABLE input_data (word string) AS SELECT word FROM input_table; Shuffle 阶段 ANALYZE table input_data; CREATE DISTKEY BY SORT(word); CREATE REDUCE BY HASH(word); Reduce 阶段 CREATE REDUCE output_data AS SELECT word, count(*) as frequency FROM input_data group by word;
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