mapreduce入门编程 mapreduce入门编程实验报告

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于mapreduce入门编程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍mapreduce入门编程的解答，让我们一起看看吧。

1. map reduce编程的特点？
2. reduce和map的区别？

map reduce编程的特点？

1、MapReduce 易于编程

它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的机器上运行。也就是说你写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一样的。就是因为这个特点使得MapReduce编程变得非常流行。

2、良好的扩展性

当你的计算***不能得到满足的时候，你可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。

3、高容错性

MapReduce设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的机器上，这就要求它具有很高的容错性。比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全是由Hadoop内部完成的。

4、适合PB级以上海量数据的离线处理

可以实现上千台服务器集群并发工作，提供数据处理能力。

reduce和map的区别？

 Map  和  Reduce  是 Hadoop 生态系统中的两个重要操作，用于处理大规模数据集。

 Map  操作是对输入数据进行映射，将一个或多个输入键值对转换为一个或多个输出键值对。在  Map  操作中，输入数据被划分为多个数据块，然后由多个工作节点并行处理。每个工作节点读取一个数据块，并对其中的每个键值对执行用户定义的映射函数，生成输出键值对。

 Reduce  操作是对  Map  操作的输出进行汇总和合并，将具有相同键的多个键值对合并为一个键值对。在  Reduce  操作中，输入数据被划分为多个数据块，然后由多个工作节点并行处理。每个工作节点读取一个数据块，并对其中的键值对进行排序和分组，然后对每个分组执行用户定义的归约函数，生成一个输出键值对。

总的来说， Map  操作将输入数据转换为键值对的***，而  Reduce  操作将  Map  操作的输出进行汇总和合并，生成最终的输出结果。 Map  和  Reduce  操作通常组合在一起使用，形成 Hadoop 生态系统中的 MapReduce 编程模型，用于处理大规模数据集。

 reduce  和  map  是 JavaScript 中用于数组处理的两个操作，它们具有不同的作用和用法。

行为不同

 reduce ：不适用于处理数组中的每个元素，而是用于将数组中的所有元素合并为一个值。 reduce  函数接收一个回调函数作为参数，该函数接受两个参数，第一个参数是数组中的当前元素，第二个参数是上一次调用回调函数的结果。

 map ：适用于处理数组中的每个元素，将数组中的每个元素应用于一个回调函数，并返回一个新的数组，其中包含对原始数组中每个元素应用回调函数的结果。 map  函数接收一个回调函数作为参数，该函数接受一个参数，即数组中的当前元素，并返回一个新的元素。

示例

到此，以上就是小编对于mapreduce入门编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于mapreduce入门编程的2点解答对大家有用。