大家好，今天给各位分享reducer的一些知识，其中也会对转换器reducer的用途进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
hive和hadoop的区别
Hive和hadoop的区别就是：
Hive是通过SQL语句实现的MapReduce功能，SQL语句的优点是语句简单，不需要过多的程序语句就能实现。可以理解成Hive是通过语句封装之后的hadoop。
1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
2.Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉MapReduce开发者的开发自定义的mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作。
转换器reducer的用途
store被创建的时候，reducer会立即执行一遍，这个时候就会把初始状态存进去，如果没有设置的话，就会存入undefined。reducer的作用，就是记录我们修改的状态，为了让我们能回到过去的状态，里面有switch分支进行数据判断，看看返回什么
hadoopreduce主要特点
1.计数器
在MR作业中内置计数器，统计任务状态，用户可以自定义计数器以实现统计目的，这块比较简单，不是什么原理性的东西，直接略过
2.排序
排序是MR中比较核心的问题，MR中数据是通过排序来进行组织的。排序的效率直接影响着整个作业的运行效率
i)部分排序
在Map任务执行完毕之后，写入到磁盘文件之前，对输出数据进行预排序。这样的排序是按照键进行字典排序而成，将键相同的数据组织到一起。
预排序完成之后，将数据写入本地磁盘，而后通过Partitioner将数据映射传递到对应reducer，默认是一个HashPartitioner进行分区。对键进行hash处理，将值对reducer数目取模，从而确定reducer。
数据传递到reducer之后，reducer对每个分区内数据进行合并排序，依然是按键字典排序，当然也可以通过继承RowCompartor类并且显示设置comparatorClass指定排序方式，这样一来每个reducer输入分区的数据都是有序的，但是就整体所有数据而言，并不是有序的，所以称之为部分排序。
2.完全排序
要想实现所有数据均可以实现有序，那么需要对Partitioner进行设置为TotalOrderPartitioner，对所有数据进行分组，比如说将数据分为{a,b,c,d,e,f}六个分组，那么a组所有键必须小于b组，而b组所有键必须小于c组，以此类推，这就意味着是按照键的范围对数据进行分组。
spark sql和hive参数区别
形式不同，sparksql和hive参数区别是形式不同，
sparksql和hive参数区别不大，Hadoop每次shuffle操作后，必须写到磁盘，而Spark在shuffle后不一定落盘，可以cache到内存中，以便迭代时使用。如果操作复杂，很多的shufle操作，那么Hadoop的读写IO时间会大大增加。、
消除了冗余的MapReduce阶段
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