前言 前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行，也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量。
一、作业的默认配置 MapReduce程序的默认配置 1）概述 在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置。所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时，可以不用写。 我们的一个MapReduce程序一定会有Mapper和Reducer，但是我们
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2023-07-12 02:25:36
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Hadoop 3.x（MapReduce）----【MapReduce 概述】1. MapReduce定义2. MapReduce优缺点1. 优点2. 缺点3. MapReduce核心思想4. MapReduce进程5. 官方WordCount源码6. 常用数据序列化类型7. MapReduce编程规范1. Mapper阶段2. Reducer阶段3. Driver阶段8. WordCount案
我们使用之前搭建好的Hadoop环境，可参见：《【Hadoop环境搭建】Centos6.8搭建hadoop伪分布模式》
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2022-05-04 23:13:23
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一、 MapReduce入门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核心功能是将开发者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。2、 MapReduce优缺点优点 （1） MapReduce 易于编程 简单地实现一些接口或者继承一
1、编程规范（1）用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行 mr 程序的客户端)（2）Mapper 的输入数据是 KV 对的形式（KV 的类型可自定义）（3）Mapper 的输出数据是 KV 对的形式（KV 的类型可自定义）（4）Mapper 中的业务逻辑写在 map()方法中（5）map()方法（maptask 进程）对每一个<K,V>调用一次
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2023-07-24 13:33:11
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【Hadoop-MapReduce】MapReduce编程步骤及工作原理1）MapReduce的基本介绍：分布式计算框架2）MapReduce的编程规范步骤3）MapReduce的并行度机制4）map阶段的工作机制5）reduce阶段的工作流程: 1）MapReduce的基本介绍：分布式计算框架思想：分而治之map：负责分的过程reduce：负责合的过程2）MapReduce的编程规范步骤（1）
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2023-07-24 13:31:59
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使用python语言进行MapReduce程序开发主要分为两个步骤，一是编写程序，二是用Hadoop Streaming命令提交任务。还是以词频统计为例一、程序开发1、Mapper 1 for line in sys.stdin:
2 filelds = line.strip.split(' ')
3 for item in fileds:
4 print ite
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2023-10-03 08:27:50
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还记得2.5年前就搭建好了Hadoop伪分布式集群，安装好Eclipse后运行成功了WordCount.java，然后学习Hadoop的步伐就变得很慢了，相信有很多小伙伴和我一样。自己对MR程序（特指Hadoop 1.x版本）的工作过程一直都不是很清楚，现在重点总结一下，为MR编程打好基础。由于MapReduce是基于HDFS的操作，因此要想深入理解Map
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2023-07-25 18:45:51
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Java版本程序开发过程主要包含三个步骤，一是map、reduce程序开发；第二是将程序编译成JAR包；第三使用Hadoop jar命令进行任务提交。下面拿一个具体的例子进行说明，一个简单的词频统计，输入数据是一个单词文本，输出每个单词的出现个数。一、MapReduce程序标准的MapReduce程序包含一个Mapper函数、一个Reducer函数和一个main函数1、主程序
1 packageh
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2023-07-24 13:33:02
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用PHP编写Hadoop的MapReduce程序 Hadoop流 虽然Hadoop是用Java写的，但是Hadoop提供了Hadoop流，H
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2016-04-30 12:20:00
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使用python写一个mapreduce程序，来统计一个文件中的单词出现的个数1、创建示例文件 wordspython|thread|processpython|xlrd|pyinotiypython|print|c++c++|java|phpnode.js|javascript|go将文件上传至hsdf上 执行命令 hadoop fs -put words /user/hive/wa
Hadoop权威指南:MapReduce应用开发目录Hadoop权威指南:MapReduce应用开发一般流程用于配置的API资源合并使用多个资源定义配置可变的扩展配置开发环境用MRUnit来写单元测试关于MapperMaxTemperatureMapper的单元测试运行关于ReducerMaxTemperatureReducer的单元测试在集群上运行客户端的类路径任务的类路径用户任务的类路径有以下
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2023-08-13 14:49:45
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谈谈MapReduce的概念、Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现什么是MapReduce？MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型，用于大规模数据集的并行运算。有以下几个特点：分而治之，并行处理。抽象了map和reduce的计算流程，对于分布式存储的数据可以并行的进行map处理，之后在reduce端对map结果进行汇总。移动计算而非移动数据。数据的计算传输需要大
摘要：Hadoop Streaming 使用 MapReduce 框架，该框架可用于编写应用程序来处理海量数据。 本文分享自华为云社区《Hadoop Streaming：用 Python 编写 Hadoop MapReduce 程序》，作者：Dongl...
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2021-09-18 10:16:00
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Hadoop Streaming 使用 MapReduce 框架，该框架可用于编写应用程序来处理海量数据。
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2021-09-18 10:01:20
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阅读目录一、MapReduce主要继承两个父类： 二、使用代码实现WordCount：回到顶部一、MapReduce主要继承两个父类：Map1 protected void map(KEY key,VALUE v...
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2019-04-24 08:20:00
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摘要：Hadoop Streaming 使用 MapReduce 框架，该框架可用于编写应用程序来处理海量数据。 本文分享自华为云社区《Hadoop Streaming：用 Python 编写 Hadoop MapReduce 程序》，作者：Donglian Lin。 随着数字媒体、物联网等发展的出 ...
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2021-09-18 10:00:00
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1.MapReduce作业的执行流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写->作业配置->作业提交->Map任务的分配和执行->处理中间结果->Reduce任务的分配和执行->作业完成,而每个任务的执行过程中,又包含输入准备->任务执行->输出结果. 一个MapRed
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2023-07-12 11:37:16
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郎朗坤我们将编写一个简单的 MapReduce 程序，使用的是C-Python，而不是Jython编写后打包成jar包的程序。 我们的这个例子将模仿 WordCount 并使用Python来实现，例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。结果也以文本形式输出，每一行包含一个单词和单词出现的次数，两者中间使用制表符来想间隔。 先决条件 编写这个程序之前，你学要架设好Hadoop 集群，这样才
MapReduce简介
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Red
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2023-08-21 09:32:54
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