Hadoop MapReduce计算框架原理与代码实例讲解
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
随着互联网的快速发展，海量数据的处理需求日益增长。传统的单机计算模式已经无法满足处理大规模数据的需要。为了解决这一问题，Google在2004年提出了MapReduce计算框架，并发表了一篇名为《MapReduce: Simplifying Data Processing on Large Clusters》的论文，引起了业界的广泛关注。MapReduce框架的核心思想是将大规模数据集分割成小的数据片段，分布在集群中的多个节点上进行并行处理，最后合并处理结果。这种分布式计算框架在Hadoop生态系统中得到了广泛应用，成为大数据时代的重要技术。
1.2 研究现状
MapReduce框架自提出以来，得到了快速发展，并在Hadoop生态系统中扮演着核心角色。目前，Hadoop生态系统已经发展成为一个功能强大的平台，包括HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase等组件，为大数据处理提供了全面的支持。
1.3 研究意义
MapReduce框架具有以下研究意义&
本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_62554628/article/details/142347953
版权归原作者 AI架构设计之禅 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
版权归原作者 AI架构设计之禅 所有， 如有侵权，请联系我们删除。