分布式计算框架 mapreduce的并行计算框架有哪些？

mapreduce的并行计算框架有哪些？

MapReduce是一种用于大规模数据集（大于1TB）并行计算的编程模型。“map”和“reduce”的概念及其主要思想是从函数式编程语言中借用的，也是从向量编程语言中借用的特性。对于程序员来说，在分布式系统上运行程序是非常方便的，而无需分布式并行编程。当前的实现是指定一个map函数来将一组键值对映射为一组新的键值对，并指定一个并发reduce函数来确保每个映射的键值对共享相同的密钥组。要了解更多关于开源的知识，请访问LUPA社区

首先，Hadoop框架要求程序员将函数分为两部分，即映射和归约函数。

Map stage：输入由Map函数处理得到中间结果，并通过Hadoop框架分配给不同的reduce。归约阶段：通过归约函数对中间结果进行处理，得到最终结果。以wordcount为例。在map阶段，map函数在每个单词后面加1；在reduce阶段，reduce函数在同一个单词后面加1。Hadoop框架的排序和分配也可以由用户定义的函数控制。

hadoop mapreduce进程有哪些？

Hadoop是一种基于MapReduce原理的分布式处理机制，采用java语言实现。Hadoop是一个能够以分布式方式处理大量数据的软件框架。它实现了Google的MapReduce编程模型和框架。它可以将应用程序划分为许多小的工作单元，并将这些单元放在任何集群节点上执行。MapReduce是Hadoop中数据操作的核心模块。MapReduce通过jobclient生成任务运行文件，并在jobtracker中调度这些文件以分配tasktracker来完成任务。

分布式计算框架 mapreduce组成 mapreduce的五个阶段

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