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先着順、栗の場合：
あなたはヤードドライブの統計情報を作成する場合は、車の各ブランドの統計は何？どのようにして、統計に行かないだろう。
フェリチンは犬のように疲れて、フロントからの統計情報に、soeasy来て言いました。
さて、今あなたがそれを行う方法、統計郡または地区、拡大しました。
フェリチンは、彼の仲間、鉄の柱、トラ、バルーン血管形成術、NIU、花などを召喚しました。庭の担当者。統計を作るために良い人の後、ほとんどの集合体。
まあ、それは非常に速く、非常に単純ではありません。
フェリチンと大胆に牛を吹くが言いました。以上ただの友達よりも、それはものではありません、郡おろか。
ここでは、配布されます、そして最終的に要約するものではありません。次に、トピックを入力します。
MapReduceの
なぜそれがMapReduceのと呼ばれ、その上のリトルXXOO、ApacheのSSと呼ばれる、とされていません。
こうしたアウト統計フェリチン車ながら、友人の数としてMapTask-パラレル、。
ReduceTask ----概要は、統計皆が終了してから集約されます。これは、全体の最終的な結果です。
水平透視画像は------------------ 1.1>
入力、入力端子、出力端子の出力、出力がmapTaskの入力reduceTaskあります。統計にreduceTask、完成のみmapTask統計。直線的に依存。
1.2垂直イメージ図------------------>
地図3は、2を削減します。地図フェリチンは友人効率速く、友人の詳細です。また、複数を持つことができます減らします。我々のニーズによると。
1.3プロセス
HDFSマップ---- ----減らすHDFS
注意事項：
スライスがマップに対応します。スライスは、論理的な範囲です。ブロック、分割、マップをデフォルトで。
しかし、あなたの文書が128Mに必要のようなものを分析します。ブロック分割を持って、マップがあり、2つのブロックの必要がある、64Mです。分割は柔軟性があります。
分割された入力レコードが複数あってもよい（デフォルトはレコード1行である）の単位を記録します。
入力中間データセットにマッピングされた（フォーマットK、V）----地図データ集合（K、V）を低減-----
（1）マップ番号を
分割することによって決定され、分割特徴データを決定するために、どのように計算。
renduceの（2）数
最初の栗：統計の上にフェリチン友人、統計は、誰もが彼に番号を与えたが、この男をフェリチンはヘルパーカブの外に、それのための時間の統計情報は、一部の人々は変わっ、怠け者である、フェリチンする必要がありますカブ、一部の人々は、フェリチンを与えました。その仕上がりは、まだ完全な統計データではありません。ゴーン完了するの削減、その後、私たちの写真をチェックしてください。いいえ。だから、需要に基づいた意思決定の数を減らします。
私は理解していませんか？あなたの不安
セカンド栗：私たちは、郡の男性と女性のためのフェリチンの統計を聞かせて、最終的に人フェリチン統計が疲れることはできません。統計男性カブ。フェリチン統計の女性。これは、より簡単ではありません。高速効率。これは、2つの削減とり、次の3つは、他のが唯一の空にすることができ、男性と女性にすることはできません。あなたが持っている場合は、栗と同じではありません。
どのように多くのこのような車両を決定するためのデータから計算された数が削減mapj、それは減らすの一つです。
：理解することが重要
に一度と呼ばれるグループと「同じ」キーを、計算するデータのこのセット内法、反復法を減らす
ことが何を意味するのでしょうか？
たとえば、男性と女性のための私達の統計を減らし、男性と女性のための2つは、すべてこのグループのグループで、削減するコールの女性のグループについて、削減を呼ぶ男たちのグループのために、鍵となります。
二つは減らす、男性、できない男性のための他のものを置きます。低減コールの単位としてグループを破壊します。
概要
ブロック>スプリット
1：1つのデフォルト
N：1つの拡大セクション
1：Nレコードスライス
分割>地図
1：1でなければなりません
削減>地図
1減らす合計：Nを
Nを：データのN個の複数の
1：1
1：Nの仮説レコード1000年、1000年には、データの4つのセットがあります。
グループ（キー）>パーティション
1 :. 1。
N :. 1
N：N
。1：N>を逸脱？
パーティション> OUTPUTFILEの
プロセス：