mapreduce初级编程实践 mapreduce初级编程实践实验报告

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初级编程实践的问题，于是小编就整理了3个相关介绍mapreduce初级编程实践的解答，让我们一起看看吧。

1. hadoop mapreduce分别是干啥的？
2. mapreduce不适合哪些场景使用？
3. mapreduce的技术特征？

hadoop mapreduce分别是干啥的？

hadoop是一种架构，用来搭建分布式平台使用 mapreduce是一种编程模型，是一种编程方法，抽象理论来的

1、hadoop是一种分布式系统的平台，通过它可以很轻松的搭建一个高效、高质量的分布系统，而且它还有许多其它的相关子项目，也就是对它的功能的极大扩充，包括zookeeper,hive,hbase等。

2、MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框，就是mapreduce,缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。

mapreduce不适合哪些场景使用？

MapReduce不适合实时数据处理和低延迟要求的场景，因为它的设计目标是处理大规模的数据集，需要将数据分割、传输和重新组装，这会导致较高的延迟。

此外，对于复杂的数据处理逻辑，MapReduce的编程模型相对笨重，需要较多的代码和时间来实现。

因此，对于需要实时性和复杂逻辑处理的场景，可能更适合选择其他的数据处理框架或技术。

mapreduce的技术特征？

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。

到此，以上就是小编对于mapreduce初级编程实践的问题就介绍到这了，希望介绍关于mapreduce初级编程实践的3点解答对大家有用。