Hadoop-MapReduce粗略理解（一）
本文不做任何商业用途，仅仅用于知识分享。如有侵权行为，请联系我谢谢。 通过阅读书籍查阅相关资料总结得出 本人片面理解： map 相当于数据准备阶段，主要负责从HDFS中读取分块，因为每个分块的大小近乎相等，所以通过集群调度任务将数据采集到map中。实现读取效率最大化 reduce。处理各个节点上map的值（利用网络传输）传输到reduce节点。由reduce 完成 聚合，排序等一系列处理。最终写入
相关文章
- 1. SpringMVC的粗略整理（一）
- 2. 对DAG的粗略理解
- 3. java粗略理解jvm
- 4. jvm粗略了解
- 5. 对以太网粗略理解
- 6. KL散度 L2正则 粗略理解
- 7. 机器学习--粗略了解（一）
- 8. javascript 事件整理(粗略)
- 9. Hashtable源码粗略解析
- 10. HadoopMapReduce 的 Shuffle 阶段
- 更多相关文章...
- • BASE原理与最终一致性 - NoSQL教程
- • 一对一关联查询 - MyBatis教程
- • Docker 清理命令
- • RxJava操作符（一）Creating Observables
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. SpringMVC的粗略整理（一）
- 2. 对DAG的粗略理解
- 3. java粗略理解jvm
- 4. jvm粗略了解
- 5. 对以太网粗略理解
- 6. KL散度 L2正则 粗略理解
- 7. 机器学习--粗略了解（一）
- 8. javascript 事件整理(粗略)
- 9. Hashtable源码粗略解析
- 10. HadoopMapReduce 的 Shuffle 阶段