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張義目錄0102Map-only優(yōu)點reduce執(zhí)行聚合Map-only優(yōu)點1Map-only優(yōu)點通常MapReduce作業(yè)同時具有map和reduce階段。map階段以鍵/值格式處理輸入數(shù)據(jù),并產(chǎn)生鍵/值對作為輸出。reduce階段接受map輸出的每個鍵,遍歷每個鍵的值，并產(chǎn)生零個或多個鍵/值對。有時不需要reduce階段，比如在SQL語句中使用SELECT或WHERE子句時。在這種情況下，可以使用map-only作業(yè)來處理輸入數(shù)據(jù)。Map-only優(yōu)點map-only的作業(yè)不需要經(jīng)歷復(fù)雜的排序/shuffle階段，因此運行速度非?？?。在默認(rèn)情況下，Hadoop始終為MapReduce作業(yè)配置單個reducer，即使開發(fā)人員正在運行map-only作業(yè)，不指定reducer類。Hadoop將mapper輸出從map節(jié)點移動到reducer節(jié)點，導(dǎo)致不必要的網(wǎng)絡(luò)開銷。作為map-only作業(yè)的一部分，開發(fā)人員可以通過明確指定job.setNumReduceTasks(0)來使map-only作業(yè)運行得更快。reduce執(zhí)行聚合2reduce執(zhí)行聚合需要匯總的MapReduce作業(yè)（如SUM、MAX和GROUPBY子句）會有map和reduce階段。開發(fā)人員可以通過使用map階段執(zhí)行部分計算來使作業(yè)更有效率。這將減少mapper需要發(fā)送到reducer的輸出。如果在map中不執(zhí)行部分計算，則mapper需要將其所有數(shù)據(jù)發(fā)送到reducer，并使它們執(zhí)行計算，這更復(fù)雜了。這種情況下的reduce步驟用于執(zhí)行聚合。reduce執(zhí)行聚合在后邊的課程中，我們將要學(xué)習(xí)開發(fā)人員如何利用MapReduceAPI的多個優(yōu)化功能來增強(qiáng)MapReduce作業(yè)性能。比如說：

使用combiners提升MapRedu

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