大数据的MapReduce是做什么的？

MapReduce执行流程图

概述

MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。

MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组成：Map和Reduce，Map阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。

Reduce阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。

使用

MapReduce框架都有默认实现，用户只需要覆盖map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。

这两个函数的形参和返回值都是，使用的时候一定要注意构造。

执行流程(此处举例说明)

1. 一个文本(在HDFS上面保存，两个block)中每一个单词的出现的次数： 
2.     hello you hello marry 
3.     hello me really 
4.             ----->block-1 
5.              
6.     hello kate ready 
7.     xiao wang hello tomcat 
8.             ----->block-2 

1.获取每一个block块中的文本，遍历所有，回去其中的一行str

因为要统计的是每一个单词i的次数，所以还需要直到文本中有哪些单词，可以根据字符串的特点，使用split()进行切割。

1. String[] words=str.split(""); 

根据要求，需将每一个单词i转换为的形式，k为单词本身，v为单词出现的次数。

2.因为mr的计算是分布式的 ，每一个map(称之为一个mapper task)计算其中的一个block块数据。

1. map阶段： 
2.     输入 
3.         k1，偏移量，v1，当前行文本内容 
4.         map()函数操作 
5.     输出 
6.         k2，具体单词，v2，单词对应的统计项，比如次数 
7.     输出 

1. shuffle阶段 
2. 研究后发现，如果按照<key,1>这种方式向reduce输出数据的时候，会有 
3. 大量的冗余数据。 
4. 比如map阶段之后有5个hello,则输出,,, 
5. ,5次，实际上会对网络造成一定的压力，能不能对 
6. 这5个进行一个进入reduce之前的本地组合？比如成为 
7. 或者. 
8. 这个过程成为shuffle，洗牌重组阶段，达到上述的结果，称之为规约。 
9. >>>shuffle阶段，也就是对map的输出进行重新洗牌： 
10. 分区、分组、排序 
11. ...===> 

1. reduce阶段 
2. 接收map的输出结果<key,values> 
3. 对这个结果进行汇总统计，针对values，进行简单的累加，计算得出key 
4. 对应的次数 
5. reduce针对一个key调用一次reduce()函数 
6. =====>reduce 阶段 
7. 输入 
8.     K2,就是map的输出的K2，V2s是map经过shuffle之后的结果集 
9.     reduce()函数操作 
10. 转化为   

经过上述操作之后，系统会将计算结果输出给用户，一般会先存储(落地)到hdfs，然后反馈给用户。

到此为止，MapReduce执行完毕，接下来就可以进行大数据的其他一系列操作了。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。