原理 – MapReduce KAMI 2024-10-26 没有评论 MapReduce框架通常由三个操作(或步骤)组成: Map:每个工作节点将 map 函数应用于本地数据,并将输出写入临时存储。主节点确保仅处理冗余输入数据的一个副本。 Shuffle:工作节点根据输出键(由 map 函数生成)重新分配数据,对数据映射排序、分组、拷贝,目的是属于一个键的所有数据都位于同一个工作节点上。 Reduce:工作节点现在并行处理每个键的每组输出数据。 MapReduce