hadoop中wordcount執(zhí)行流程是什么

小億
131
2024-03-25 12:40:51

在Hadoop中進(jìn)行WordCount操作的執(zhí)行流程如下：

  1. 輸入數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：首先將文件輸入數(shù)據(jù)分割成小塊，并將這些小塊存儲(chǔ)在HDFS中。

  2. Map階段：在Map階段，Hadoop會(huì)將每個(gè)小塊的數(shù)據(jù)發(fā)送到不同的Map任務(wù)中進(jìn)行處理。每個(gè)Map任務(wù)會(huì)對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞操作，將單詞作為鍵，出現(xiàn)的次數(shù)作為值，然后將該鍵值對(duì)輸出給Reducer。

  3. Shuffle階段：在Shuffle階段，Hadoop會(huì)將Map任務(wù)輸出的鍵值對(duì)按照鍵進(jìn)行排序，并將相同鍵的值合并在一起，生成一個(gè)鍵值對(duì)列表，然后將這些鍵值對(duì)發(fā)送給Reducer。

  4. Reduce階段：在Reduce階段，Reducer會(huì)對(duì)接收到的鍵值對(duì)列表進(jìn)行處理，將相同鍵的值累加起來(lái)，得到最終的結(jié)果。

  5. 輸出結(jié)果：最后將Reducer生成的結(jié)果輸出到HDFS或者本地文件系統(tǒng)中。

通過(guò)上述流程，可以完成對(duì)輸入數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析，得到每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。WordCount是Hadoop中最經(jīng)典和簡(jiǎn)單的示例程序，展示了MapReduce編程模型的基本用法。

0 踩