mapreduce編程模型原理？MapReduce將數(shù)據(jù)的處理分成了兩個步驟，Map和Reduce。Map將輸入的數(shù)據(jù)集拆分成一批KV對并輸出，對于每一個ltk1, v1gt，Map將輸出一批ltk2

mapreduce編程模型原理？

MapReduce將數(shù)據(jù)的處理分成了兩個步驟，Map和Reduce。Map將輸入的數(shù)據(jù)集拆分成一批KV對并輸出，對于每一個ltk1, v1gt，Map將輸出一批ltk2, v2gt；Reduce將Map對Map中產(chǎn)生的結(jié)果進行匯總，對于每一個ltk2, list(v2)gt（list(v2)是所有key為k2的value），Reduce將輸出結(jié)果ltk3, v3gt。

以單詞出現(xiàn)次數(shù)統(tǒng)計程序為例，map對文檔中每個單詞都輸出ltword, 1gt，reduce則會統(tǒng)計每個單詞對應(yīng)的list的長度，輸出ltword, ngt：

mapreduce什么框架？

MapReduce是面向大數(shù)據(jù)并行處理的計算模型、框架和平臺，mapreduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運算。 它通過把對數(shù)據(jù)集的大規(guī)模操作分發(fā)給網(wǎng)絡(luò)上的每個節(jié)點實現(xiàn)可靠性，極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上。

學(xué)習大數(shù)據(jù)的路線是什么？

我給你看看加米谷的大數(shù)據(jù)開程所需要學(xué)習的內(nèi)容吧，你可以作為參考看一看，也可以實地考察一下：

第一階段：Java設(shè)計與編程思想

第二階段： Web前端開發(fā)

第三階段： JavaEE進階

第四階段： 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

第五階段： HDFS分布式文件系統(tǒng)

第六階段：MapReduce分布式計算模型

第七階段： Yarn分布式資源管理器

第八階段： Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)

第九階段： Hbase分布式數(shù)據(jù)庫

第十階段： Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫

第十一階段： FlumeNG分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

第十二階段： Sqoop大數(shù)據(jù)遷移系統(tǒng)

第十三階段： Scala大數(shù)據(jù)黃金語言

第十四階段： kafka分布式總線系統(tǒng)

第十五階段： SparkCore大數(shù)據(jù)計算基石

第十六階段： SparkSQL數(shù)據(jù)挖掘利器

第十七階段： SparkStreaming流失計算平臺

第十八階段： SparkMllib機器學(xué)習平臺

第十九階段：SparkGraphx圖計算平臺

第二十階段： 大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)

具體詳細的介紹 你可以去官網(wǎng)看看咯。