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、還原器和驅動程序。

映射階段

用戶定義的映射器應該繼承它自己的父類。

Mapper的輸入數據是KV對的形式(KV的類型可以定制)。

Mapper中的業務邏輯是用map()方法編寫的。

Mapper的輸出數據是KV對的形式(KV的類型可以定制)。

對每個k，v調用一次map()方法(maptask進程)

減速級

用戶定義的Reducer應該繼承自己的父類。

Reducer的輸入數據類型對應Mapper的輸出數據類型，也是KV。

reduce的業務邏輯是用reduce()方法編寫的。

Reducetask進程為每組K和具有相同K的V調用一次reduc

大數據主要學習哪些內容？

這是一個非常好的問題。作為一個IT從業者，一個教育工作者，我來回答一下。

大數據經過多年的發展，已經逐漸形成了比較龐大系統的知識體系，整體技術成熟度已經比較高，學習大數據技術也會有比較好的學習體驗。

因為大數據涉及的內容非常多，而且大數據技術也與行業息息相關，所以在學習大數據的時候，可以從技術的角度，也可以基于行業來學習大數據。對于學生來說，可以從大數據技術體系中學習，對于職場人來說，可以結合自己的行業和工作任務學習大數據。

無論是學生還是職場人士，想要學習大數據，需要掌握以下基本內容:

第一:計算機基礎知識。學習大數據技術，計算機基礎知識非常重要，其中操作系統、編程語言、數據庫等知識是必須要學的。編程語言可以向Python學習，如果以后想從事專業的大數據開發，也可以向Java學習。計算機基礎知識學習起來比較難，要注意實驗在學習過程中的作用。

第二:數學統計基礎知識。大數據技術體系的核心目的是"數據價值"，而數據價值產生的過程必然離不開數據分析，所以作為數據分析基礎的數學和統計學知識更為重要。數學和統計學的基礎對大數據從業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習。

第三:大數據平臺的基礎。大數據開放開發和大數據分析離不開大數據平臺的支撐，大數據平臺涉及分布式存儲、分布式計算等基礎功能。掌握大數據平臺，也會形成對大數據技術體系的深刻理解。對于新手來說，可以從Hadoop和Spark入手。

本人從事互聯網行業多年，目前在讀計算機專業研究生。我的主要研究方向是大數據和人工智能。我會陸續寫一些互聯網技術方面的文章，有興趣的朋友可以關注我。我相信我一定會有所收獲。

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