mapreduce的計算框架分為哪三個？

mapreduce的計算框架分為以下三個部分:映射器、還原器和驅(qū)動程序。

映射階段

用戶定義的映射器應(yīng)該繼承它自己的父類。

Mapper的輸入數(shù)據(jù)是KV對的形式(KV的類型可以定制)。

Mapper中的業(yè)務(wù)邏輯是用map()方法編寫的。

Mapper的輸出數(shù)據(jù)是KV對的形式(KV的類型可以定制)。

對每個k，v調(diào)用一次map()方法(maptask進程)

減速級

用戶定義的Reducer應(yīng)該繼承自己的父類。

Reducer的輸入數(shù)據(jù)類型對應(yīng)Mapper的輸出數(shù)據(jù)類型，也是KV。

reduce的業(yè)務(wù)邏輯是用reduce()方法編寫的。

Reducetask進程為每組K和具有相同K的V調(diào)用一次reduc

大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容？

這是一個非常好的問題。作為一個IT從業(yè)者，一個教育工作者，我來回答一下。

大數(shù)據(jù)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)逐漸形成了比較龐大系統(tǒng)的知識體系，整體技術(shù)成熟度已經(jīng)比較高，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)也會有比較好的學(xué)習(xí)體驗。

因為大數(shù)據(jù)涉及的內(nèi)容非常多，而且大數(shù)據(jù)技術(shù)也與行業(yè)息息相關(guān)，所以在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的時候，可以從技術(shù)的角度，也可以基于行業(yè)來學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。對于學(xué)生來說，可以從大數(shù)據(jù)技術(shù)體系中學(xué)習(xí)，對于職場人來說，可以結(jié)合自己的行業(yè)和工作任務(wù)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。

無論是學(xué)生還是職場人士，想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，需要掌握以下基本內(nèi)容:

第一:計算機基礎(chǔ)知識。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)，計算機基礎(chǔ)知識非常重要，其中操作系統(tǒng)、編程語言、數(shù)據(jù)庫等知識是必須要學(xué)的。編程語言可以向Python學(xué)習(xí)，如果以后想從事專業(yè)的大數(shù)據(jù)開發(fā)，也可以向Java學(xué)習(xí)。計算機基礎(chǔ)知識學(xué)習(xí)起來比較難，要注意實驗在學(xué)習(xí)過程中的作用。

第二:數(shù)學(xué)統(tǒng)計基礎(chǔ)知識。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的核心目的是"數(shù)據(jù)價值"，而數(shù)據(jù)價值產(chǎn)生的過程必然離不開數(shù)據(jù)分析，所以作為數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)知識更為重要。數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)對大數(shù)據(jù)從業(yè)者未來的成長空間有著重要的影響，所以一定要重視這兩方面知識的學(xué)習(xí)。

第三:大數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)開放開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析離不開大數(shù)據(jù)平臺的支撐，大數(shù)據(jù)平臺涉及分布式存儲、分布式計算等基礎(chǔ)功能。掌握大數(shù)據(jù)平臺，也會形成對大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的深刻理解。對于新手來說，可以從Hadoop和Spark入手。

本人從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前在讀計算機專業(yè)研究生。我的主要研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。我會陸續(xù)寫一些互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，有興趣的朋友可以關(guān)注我。我相信我一定會有所收獲。

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