hadoop-mapreduce编程模型

Hadoop的MapReduce编程模型是一种分布式计算范式，其核心思想是通过分而治之将大规模数据处理分解为Map和Reduce两个阶段，实现并行化计算。以下是其技术解析：

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一、编程模型架构

1. 核心组件

   • InputFormat：定义数据分片逻辑（如TextInputFormat按行读取HDFS文件）和输入解析方式。
   • Mapper：处理输入键值对<k1,v1>，输出中间结果<k2,v2>，开发者需重写map()函数实现业务逻辑。
   • Partitioner：控制中间数据的分配策略（默认HashPartitioner按Key哈希分发到Reduce节点）。

     public void write(K key, V value) throws IOException, InterruptedException {this.collector.collect(key, value, this.partitioner.getPartition(key, value, this.partitions));
     }
     

   • Reducer：聚合相同Key的中间值集合<k2, [v2]>，输出最终结果<k3,v3>至HDFS。
   • OutputFormat：指定结果存储格式（如TextOutputFormat）。

2. 辅助组件

   • Combiner：本地Reduce阶段，代码中mapTa