MapReduce – это фреймворк для обработки больших данных, который использует разделение данных на небольшие задачи, которые могут выполняться параллельно на нескольких узлах кластера. MapReduce состоит из двух шагов:
- Шаг Map: на этом шаге данные разбиваются на небольшие задачи, которые выполняются параллельно на нескольких узлах кластера. Каждая задача Map принимает данные в качестве входных данных и производит набор выходных данных.
- Шаг Reduce: на этом шаге результаты задач Map объединяются в единый результат.
Например, рассмотрим задачу подсчета количества слов в документе.
Шаг Map:
Каждая задача Map будет получать в качестве входных данных один документ. Задача Map будет проходить по документу и для каждого слова в документе будет создавать пару ключ-значение, где ключом будет слово, а значением будет число 1.
Например, если документ содержит слова “hello”, “world”, “and”, “goodbye”, то задача Map для этого документа будет создавать следующие пары ключ-значение:
("hello", 1)
("world", 1)
("and", 1)
("goodbye", 1)Шаг Reduce:
После того, как все задачи Map будут выполнены, результаты будут объединены в единый результат. Задача Reduce будет проходить по всем парам ключ-значение и будет суммировать значения для каждого ключа.
В нашем примере задача Reduce будет суммировать значения для всех слов. В результате задача Reduce будет возвращать число 5, которое будет соответствовать количеству слов в документе.
MapReduce – это мощный инструмент, который может быть использован для различных задач обработки больших данных. Он прост в использовании и может быть адаптирован для работы с различными типами данных.