【大数据技术Hadoop+Spark】MapReduce概要、思想、编程模型组件、工作原理详解（超详细）
MapReduce是Hadoop系统核心组件之一，它是一种可用于大数据并行处理的计算模型、框架和平台，主要解决海量数据的计算，是目前分布式计算模型中应用较为广泛的一种。一、MapReduce核心思想MapReduce的核心思想是“分而治之”。所谓“分而治之”就是把一个复杂的问题，按照一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的结果，把各部分的结果组成整个问题的结....
MaxCompute用户指南：MapReduce：概要：开源兼容MapReduce
MaxCompute（原 ODPS）有一套原生的 MapReduce 编程模型和接口，简单来说，这套接口的输入输出都是MaxCompute 中的 Table，处理的数据是以 Record 为组织形式的，它可以很好地描述 Table 中的数据处理过程。但是与社区的Hadoop 相比，编程接口差异较大。Hadoop 用户如果要将原来的 Hadoop MR 作业迁移到 MaxCompute 的 MR中....
MaxCompute用户指南：MapReduce：概要：扩展MapReduce
传统的 MapReduce 模型要求每一轮 MapReduce 操作之后，数据必须落地到分布式文件系统上（比如 HDFS 或MaxCompute 表）。而一般的 MapReduce 应用通常由多个 MapReduce 作业组成，每个作业结束之后需要写入磁盘，接下去的Map 任务很多情况下只是读一遍数据，为后续的 Shuffle 阶段做准备，这样其实造成了冗余的 IO 操作。 MaxCompute....
MapReduce V1：TaskTracker设计要点概要分析
我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 本文不打算深入地详细分析TaskTracker某个具体的处理流程，而是概要地分析TaskTracker在MapReduce框架中的主要负责处理那些事情，是我们能够在宏观上了解TaskTracker端都做了哪些工作。我尽量将TaskTracker端的全部要点内容提出来，但是涉及到详细的分析，只是点到为止，后续会对相应模块....
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