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mapreduce中可以连续两次map吗?
如题所述
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推荐答案 2014-04-26
当然可以，类似于管道，比如map1 | map2 | reduce | map3，这样也是可以。
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一个
MapReduce
程序
中可以
执行多个
map
任务或reduce任务吗
答：
根据你的描述： 先有map然后redcue，但是面对多个job，
map和redcue是同时进行的
具体可参考：这里面讲的还是比较全的 mapreduce学习指导及疑难解惑汇总
什么是
MapReduce
模型中不包括的运算步骤?
答：
Reduce函数则负责接收Map函数输出的键值对，并对这些键值对进行合并处理。通常，具有相同键的值会被合并在一起。在上面的例子中，Reduce函数可能会负责统计每个单词出现的总次数。然而，
MapReduce
模型并不包括实时交互处理。这是因为MapReduce是一种批处理模型，它旨在处理静态的数据集，而不是实时的数据流。
为什么
MapReduce
的Map还没执行完 Reduce就开始执行了
??
答：
reduce并不需要map全部结束后才开始运行
，当一定比例的map任务结束后，reduce就开始执行，这个比例由参数mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps来控制。
MapReduce中
控制Map数量
答：
答案是文件的实际大小；那在这种情况下，block大小的意义在于，当文件通过append操作不断增长时，可以通过block的大小决定何时split 文件。blockSize：HDFS的文件块大小 totalSize：输入文件大小 inputFileNum：输入文件的数量 除了以上这些配置外，
MapReduce
还要遵循一些原则。MapReduce的每一个
map
处理数据是不能...
如何用
mapreduce
解决实际问题
答：
但是redeceByKey不能单独在Spark中工作,因为他保留了原来的key。为了在Spark中模拟,我们需要一些更像Reducer API的操作。我们知道Reducer的
reduce
方法接受一个key和一组值,然后完成一组转换。groupByKey和一个
连续
的
map
操作能够达到这样的目标: groupByKey().map { case (word,ones) => (word.toUpperCase, ones.sum...
关于hadoop
mapreduce
描述正确的是
答：
简单说
MapReduce
是一个框架，一个分布式计算框架，只需用户将业务逻辑放到框架中，就会和框架组成一个分布式运算程序，在Hadoop集群上实行分布式计算。MapReduce的核心思想就是将大数据的任务，分解成多个小数据的任务，交由Map分布式处理，最后再由Reduce合并结果。二、
Map Reduce
的进程 1、MRApp Master：负责...
mapreduce
有几个master
答：
一个。
mapreduce
数据处理包含原件处理方式中显示，mapreduce有且只有一个master。
MapReduce
是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念Map和Reduce。
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