MapReduce是一种编程模型,用于处理和生成大数据集的并行算法,它由两个主要阶段组成:Map阶段和Reduce阶段。
1. Map阶段
在Map阶段,输入数据被分割成多个独立的块,每个块都由一个map任务处理,map任务接收输入数据并对其进行转换,产生一组中间键值对,这些中间键值对随后被分组并排序,以便相同的键可以一起传递给reduce任务。
2. Reduce阶段
Reduce阶段接收来自Map阶段的中间键值对,并对具有相同键的所有值进行聚合操作,reduce任务会执行一些汇总或组合操作,例如求和、计数或连接字符串,Reduce阶段输出一组结果键值对。
以下是一个简单的MapReduce示例,用于计算文本文件中单词的出现次数:
from mrjob.job import MRJob from mrjob.step import MRStep import re class MRWordFrequencyCount(MRJob): def steps(self): return [ MRStep(mapper=self.mapper, reducer=self.reducer) ] def mapper(self, _, line): words = re.findall(r'w+', line.lower()) for word in words: yield (word, 1) def reducer(self, key, values): yield (key, sum(values)) if __name__ == '__main__': MRWordFrequencyCount.run()
在这个例子中,mapper
函数接收一行文本,将其转换为小写,然后使用正则表达式提取单词,对于每个单词,它产生一个键值对,其中键是单词本身,值是1。reducer
函数接收相同的键(即相同的单词)及其对应的值列表,然后将这些值相加,得到该单词的总出现次数,输出结果为每个单词及其出现次数。
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