mapreduce基础编程 mapreduce基础编程头歌答案

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基础编程的问题，于是小编就整理了4个相关介绍mapreduce基础编程的解答，让我们一起看看吧。

1. mapreduce对数据的操作分为？
2. 关于mapreduce描述正确的是？
3. mapreduce的技术特征？
4. 一阶程序入门基础知识？

mapreduce对数据的操作分为？

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce主要对数据进行两项操作：Map和Reduce。

Map是把一组数据一对一地映射为另外一组数据，其映射的规则由一个函数来指定。

Reduce是对一组数据进行归约，归约的规则由一个函数来指定。

关于mapreduce描述正确的是？

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

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。

一阶程序入门基础知识？

1.编码：了解比特、字节、字符、编码格式等基础概念，包括ASCII、unicode等编码格式。 

2.语言：学习基础的面向对象程序设计，以及C、C++、Java、Python等语言，以及常用的数据结构和算法。 

3.工具：掌握常用的程序开发和调试工具，例如编辑器、调试器等。 

4.框架：了解如Servlet/JSP、Spring、Struts等Web开发框架，以及MapReduce等大数据开发框架。

到此，以上就是小编对于mapreduce基础编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于mapreduce基础编程的4点解答对大家有用。