MapReduce

简介: "Map(映射)"和"Reduce(归约)"MapReduce工作流程

"Map(映射)"和"Reduce(归约)"

img_a438fa76a39b922e80faa5d5dab4322c.png

img_43d6a8aa132e417dccd53aee48a05042.png

MapReduce工作流程

img_99815f42586c1375502fcd791d0644be.png

img_642bfb1c4b229bc401e4f1fa09f7e47c.png

img_7d0f632458a461b7b184295435ba9499.png

img_803b727c6e8da4f2db3b69dcb50803c9.png
相关文章
|
分布式计算 数据处理
38 MAPREDUCE中的其他应用
38 MAPREDUCE中的其他应用
54 0
|
分布式计算
37 MAPREDUCE中的DistributedCache应用
37 MAPREDUCE中的DistributedCache应用
43 0
|
存储 分布式计算 监控
19 为什么要MAPREDUCE?
19 为什么要MAPREDUCE?
71 0
|
数据采集 机器学习/深度学习 存储
E-MapReduce
E-MapReduce(简称EMR)是阿里云提供的一项大数据处理服务,它基于开源的 Apache Hadoop 和 Apache Spark 构建,并提供了易于使用的 Web 界面和 API 接口,方便用户快速创建、调度和管理大数据处理作业。
260 2
|
分布式计算 并行计算 大数据
初识MapReduce
初识MapReduce
91 0
|
缓存 分布式计算 NoSQL
MapReduce(二)
MapReduce(二)
103 0
MapReduce(二)
|
存储 分布式计算 资源调度
|
存储 分布式计算 资源调度
|
存储 缓存 分布式计算
MapReduce —— 历久而弥新(1)
MapReduce —— 历久而弥新(1)
182 0
MapReduce —— 历久而弥新(1)
|
分布式计算 Hadoop Java
MapReduce使用
MapReduce使用
110 0
MapReduce使用