实验目的掌握Map/Reduce相关原理和设计方法，设计相关的应用。实验内容 一、数据集及程序功能要求数据集stock-daily，包含A股近4000只股票的最近30天日数据，根据此数据实现股票风险监测统计：统计和输出股票代码和风险值风险值统计方法：1. 忽略股票停牌当日数据2. 忽略N/A数据行3. 股价下行指数，((开盘价 - 收盘价) / (收盘价 - 最
一、mapreduce入门 1、什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件：HDFS：分布式存储系统MapReduce：分布式计算系统YARN： hadoop 的资源调度系统Common： 以上三大组件的底层支撑组件，主要提供基础工具包和 RPC 框架等Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基
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2024-03-28 16:36:05
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Hadoop的MapReduce计算框架概述MapReduce计算框架是一种计算框架，用于计算处理大规模的数据集，他将数据分成小块，然后在集群中的多个节点上并行处理这些块MapReduce框架是由两个组件组成：Map和Reduce
Map任务将输入数据分解成键值对，然后将这些键值对传递给Reduce任务进行处理Reduce任务将相同的所有值组合在一起，并将它们转换为输出键值对这种分布式计算框
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2024-04-10 12:55:55
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MapReduce1. 概述1.1 MapReduce 是什么MapReduce 是谷歌改变世界的三篇论文之一，它是一个简化的并行计算编程模型，其最有 意义的地方在于，让一些 没有分布式编程经验的人员，在不会 并行编程 的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。MapReduce采用的是 “分散任务，汇总结果” 的思想，将大规模的数据集的清洗工作 分发给各个子节点完成，然后整合各个子节点的中间结果
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2024-03-19 13:08:12
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MapReduce编程模型和原理推荐书籍：《Hadoop权威指南》第四版1. MapReduce编程模型MapReduce是采用一种分而治之的思想设计出来的分布式计算框架如一项复杂的计算任务，单台服务器无法胜任时，可将此大任务切分成一个个小的任务，分别交给不同的服务器上并行执行，最终再汇总每个小任务的结果MapReduce由两个阶段组成：Map阶段（切分成一个个小的任务），Reduce阶段（汇总小
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2024-04-29 10:12:30
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第 1 节 MapReduce思想MapReduce思想在⽣活中处可见。我们或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核⼼是分而治之，充分利用了并⾏处理的优势。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，⽽不是⾃己原创。MapReduce任务过程是分为两个处理阶段:Map阶段:Map阶段的主要作用是“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。Map阶段的这些
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2024-07-03 21:26:48
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MapReduce是一种云计算的核心计算模式，是一种分布式运算技术，也是简化的分布式并行编程模式，主要用于大规模并行程序并行问题。 MapReduce的主要思想：自动将一个大的计算（程序）拆分成Map（映射）和Reduce（化简）的方式。流程图如下： 数据被分割后通过Map函数将数据映射成不同的区块，分配给计算集群进行处理，以达到分布运算的效果，再通过Reduce函
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2024-03-14 07:23:19
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MapReduce阶段 需要经历三个阶段 mapper reducer 和 driver一、普通对象1.Mapper阶段 （1）用户自定义的Mapper要继承自己的父类。 （2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）（此时K 的意思是 一行首个字母的偏移量 比如第一行首字母为0 第一行有33个字节 第二行K为34 V就是这一行数据） （3）Mapper 中的业务逻辑写在map（
1.在客户端执行submit()方法之前,会先去获取一下待读取文件的信息 2.将job提交给yarn,这时候会带着三个信息过去(job.split(文件的切片信息),jar.job.xml) 3.yarn会根据文件的切片信息去计算将要启动的maptask的数量,然后去启动maptask 4.maptask会调用InPutFormat()方法去HDFS上面读取文件,InPutFormat()方法会再
原创
2022-02-07 17:17:33
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1.在客户端执行submit()方法之前,会先去获取一下待读取文件的信息2.将job提交给yarn,这时候会带着三个信息过去(job.split(文件的切片信息),jar.job.xml)3.yarn会根据文件的切片信息去计算将要启动的maptask的数量,然后
原创
2021-12-28 14:42:00
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1.MapReduce概念MapReduce是一个分布式计算框架，它被设计用于并行计算海量数据。第一个提出该技术框架的是Google公司，而Google的灵感则来自于函数式编程语言，如LISP,Scheme,ML等。Map：过滤一些原始数据Reduce：处理这些数据，得到我们想要的结果当你向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的节点上去
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2024-04-06 10:38:42
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大数据实战（上）
# MapReduce原理介绍
大纲：
* Mapreduce介绍
* MapReduce2运行原理
* shuffle及排序
定义
* Mapreduce 最早是由go
Hadoop中的MapReduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式处理它们。
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2024-03-18 22:02:21
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在大规模的数据当中，需要分发任务，需要进行分布式的并行编程。Hadoop这样一种开源的大数据分析平台。Map阶段Reduce阶段：相同的键把它聚集到一起之后，然后通过Reduce方式把相同的键聚集的元素进行某种运算。比如说累加运算，比如说累乘运算。两个步骤：一、输入数据，一行一行；二、产生键值对。三、对键值对进行运算。实际例子当中键值对是什么样子呢?假设有一个非常大的文件，这个文件无法存到内存，用
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2024-09-20 18:28:35
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一 MapReduce 入门 1.1 MapReduce 定义 Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 hadoop 的数据分析应用”的核心框架。Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个 hadoop 集群上。 1.2 MapReduce 优缺点 1.2.1
1. 环境配置a) 配置系统环境变量HADOOP_HOME b) 把hadoop.dll文件放到c:/windows/System32目录
我们知道MapReduce诞生与搜索邻域，主要解决的是海量数据处理扩展性差的问题。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的。每次一个步骤方法会产生一个状态，这个状态会直接当参数传进下一步中。而不是使用全局变量。MapReduce框架MapReduce将复杂的，运行大规模集群上的并行计算过程高度地抽象两个函数：Map和R
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2024-03-18 11:50:35
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一、实验题目 开发MapReduce程序 二、实验要求 对于各种形式的文本分析而言，LineCount应用程序是一个不可或缺的统计工具。 想分析文本，我们必须知道文本中的行数、字数和单词数。 此外，这些参数的出现频率也有助于我们对数（值）进行分类。 本次实验练习中，我们将借助Eclipse集成开发环境（IDE）编写MapReduce程序，以统计给定文本文件的行数。 三、操作步骤
1.在Ubu
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2024-04-22 21:49:36
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目录一、Mapper部分二、Reducer部分三、Driver部分四、wordcount演示实例4.1需求：4.2测试数据：4.3代码实现4.3.1 pom.xml⽂件的配置4.3.2 定义⼀个mapper内部类4.3.3 定义⼀个reducer内部类4.3.4 定义⼀个Driver类 ⽤户编写的
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2024-04-22 07:16:55
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1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。 2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。 3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。 4）MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce程序，串行运行。1.概念
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2024-04-09 17:06:31
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