文章目录1、MapReduce 基本概念1.1、MapReduce 基本定义1.2、MapReduce 的模型简介1.3、MapReduce 的特点1.4、MapReduce 与传统并行计算框架的对比1.5、小结2、MapReduce 的体系结构3、MapReduce 编程模型3.1、MapReduce 各个执行阶段3.2、Split(分片)3.3、Shuffle 过程(洗牌、发牌—核心机制：数
目录MapReduce入门1.MapReduce定义2.MapReduce优缺点优点缺点3. MapReduce核心思想4.MapR
转载
2022-07-06 19:22:23
122阅读
Hadoop MapReduce WordCount案例
原创
2022-09-03 01:18:29
77阅读
本篇文章主要说两部分：简单介绍MapReduce的工作原理；详细解释WordCount程序。MapReduce的工作原理在《Hadoop in action》一书中，对MapReduce计算模型有了很好的描述，在这里我们直接引用过来：“在 Hadoop 中，用于执行 MapReduce 任务的机器角色有两个：一个是 JobTracker；另一个是 TaskTracker， JobTracker是用
上一章我们搭建了分布式的 Hadoop 集群。本章我们介绍 Hadoop 框架中的一个核心模块 - MapReduce。MapReduce 是并行计算模块，顾名思义，它包含两个主要的阶段，map 阶段和 reduce 阶段。每个阶段输入和输出都是键值对。map 阶段主要是对输入的原始数据做处理，按照 key-value 形式输出数据，输出的数据按照key是有序的。reduce 阶段的输入是 map
编写WordCount程序数据如下：hello beijinghello shanghaihello chongqinghello tianjinhello guangzhouhello shenzhen...1、WCMapper：package com.hadoop.testHadoop;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io
原创
2016-08-16 17:22:04
975阅读
引语：这几周事情比较多，两周没写博客了，这周总算把hadoop的实例给运行起来，然后跑了一下官方的wordcount例子（用于统计文件中单词出现的次数）。 接下来是我成功运行实例的记录。运行的前提是安装配置好hadoop运行步骤：1.先准备一个包含单词的文件，然后将这个文件上传到linux服务器上。 文件内容:hello world hello hadoop
abc hadoop aabb hel
折腾了半天。终于编写成功了第一个自己的mapreduce程序，并通过打jar包的方式运行起来了。运行环境：windows 64biteclipse 64bitjdk6.0 64bit一、工程准备1、新建java project2、导入jar包新建一个user library 把hadoop文件夹里的...
转载
2015-09-13 22:13:00
199阅读
2评论
mapreduce手写的经典程序WordCount(java与python版本)，包含详细的注释
原创
2021-07-13 14:07:49
273阅读
mapreduce手写的经典程序WordCount(java与python版本)，包含详细的注释
MapReduce WordCount Combiner程序
原创
2021-06-04 17:59:00
273阅读
第一步：启动hadoop-2.3.0这里有必要说明一下，hadoop-2.x的架构和0.x以及1.x都大有不同，其中的命令也有所不同，有时间将会专门写一篇命令的。然后使用jps检查一下，这都是老生常谈了。第二步：创建好文件《笨方法学python》里有一个很好的学习思想，不能什么都要我说出来怎么做，然后你照葫芦画瓢，该省的就省了，自己去查资料。debug也是一项很重要的能力！这是基础的linux操作
一.MapReduce 简介MapReduce作为Hadoop的三大组件(功能上分)之一，主要为提供大数据平台的分布式计算，虽然比较臃肿，只适合处理离线处理，但是对于理解spark等框架的原理架构会有很大帮助。二.WordCount案例编写为了测试方便，因此直接在windows10本地测试本案例1.准备阶段1）数据准备wordCountdemo.rar 解压到某个文夹下，例如本例中解压到：D:\m
原文地址：http://blog.csdn.net/liuxiaochen123/article/details/8786715其他好的参考文献：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop2/index.html1、MapReduce理论简介 1.1 MapReduce编程模型MapReduce采用"分而治之"
转载
精选
2014-06-05 14:54:43
3595阅读
目录一、WordCount代码(一)WordCount简介1.wordcount.txt(二)WordCount的java代码1.WordCountMapper2.WordCountReduce3.WordCountDriver(三)IDEA运行结果(四)Hadoop运行wordcount1.在HDFS上新建一个文件目录2.新建一个文件，并上传至该目录下3.执行wordcount命令4.查看运行结
利用MapRuduce来统计HDFS中指定目录下所有文件中单词以及单词出现的次数，结果输出到另一个HDFS目录中。待统计HDFS目录/wordcount/input/input 待统计文件示意： &
在Hadoop的发行包中也附带了例子的源代码，WordCount.java类的主函数实现如下所示： 1. public static void main(String[] args) throws
2. int res = ToolRunner.run( new Configuration(), new
3. System.exit(res);
4. }
源代码程序import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;imdoop.io.IntWritable;impo
新建maven项目
+Create New Project… ->Maven -> Next填写好GroupId和ArtifactId 点击Next -> Finish编写wordcount项目
建立项目结构目录：右键java -> New -> package 输入package路径（本例是com.hadoop.wdcount）建立package。类似的
实验目的1.准确理解Mapreduce的设计原理2.熟练掌握WordCount程序代码编写3.学会自己编写WordCount程序进行词频统计实验原理MapReduce采用的是“分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单来说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总“。1.MapReduce的工作原理
