net连接hadoopMapreduce驱动(MapRHiveODBC64)net连接hadoopMapreduce驱动(MapRHiveODBC64)net连接hadoopMapreduce驱动(MapRHiveODBC64)net连接hadoopMapreduce驱动(MapRHiveODBC64)net连接hadoopMapreduce驱动(MapRHiveODBC64)net连接hadoopMapreduce驱动(MapRHiveODBC64)net连接hadoopMapreduce驱动(MapRHiveODBC64)net连接hadoopMapreduce驱动(MapRHiveODBC64)net连接hadoopMapreduce驱动(MapRHiveODBC64)net连接hadoopMapreduce驱动(MapRHiveODBC64)net连接hadoopMapreduce驱动(MapRHiveODBC64)net连接hadoopMapreduce驱动(MapRHiveODBC64)net连接hadoopMapreduce驱动(MapRHiveODBC64)net连接h

MapReduce 算法设计

MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问