Hadoop MapReduce计算框架原理与代码实例讲解

Hadoop MapReduce计算框架原理与代码实例讲解

1. 背景介绍

1.1 大数据处理的挑战

随着互联网、物联网等技术的发展,数据呈现爆炸式增长。如何高效处理海量数据成为了一大挑战。传统的单机处理模式已经无法满足大数据时代的需求。

1.2 分布式计算的兴起

为了应对大数据处理的挑战,分布式计算应运而生。通过将任务分发到多个节点并行处理,可以大大提高数据处理效率。Hadoop作为一个开源的分布式计算平台,为大数据处理提供了可靠的解决方案。

1.3 MapReduce的诞生

MapReduce是Google提出的一个编程模型,用于大规模数据集的并行运算。Hadoop实现了MapReduce编程模型,使得开发人员无需关注底层细节,就能方便地进行分布式计算。

2. 核心概念与联系

2.1 MapReduce编程模型

  • Map阶段:并行处理输入数据
  • Reduce阶段:对Map结果进行汇总

2.2 HDFS分布式文件系统

  • 支持PB级数据存储
  • 数据冗余,保障数据安全性
  • 数据位置感知,利于数据处理本地化

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