最简单的MapReduce应用程序至少包含 3 个部分:一个 Map 函数、一个 Reduce 函数和一个 main 函数。在运行一个mapreduce计算任务时候,任务过程被分为两个阶段:map阶段和reduce阶段,每个阶段都是用键值对(key/value)作为输入(input)和输出(output)。main 函数将作业控制和文件输入/输出结合起来。并行读取文本中的内容,然后进行M
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package algorithm; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text;...
转载 2016-11-21 21:29:00
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MapReduce实现wordcount案例 1、创建maven工程 导入hadoop所需要的依赖包 <!-- 你的hadoop版本信息 --> <properties> <hadoop.version>3.1.4</hadoop.version> </properties> <!-- hadoop ...
转载 2021-04-24 12:11:00
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1、首先在电脑上安装配置Hadoop环境具体的环境配置可以参考我上传的文档: Hadoop安装手册 Hadoop-2.5.2: ,里面的内容十分详尽,按照里面的内容配置,简单高效,里面所需要用到的centOS6.5的镜像在网上搜一个,我用的是:CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD1.iso,我的Hadoop是两台虚拟机,一台是master,一台是slave,都是1G内存的。如果有资
先改pom.xml: 在resources文件夹下添加文件 log4j.properties: WordcountDriver.java: WordcountMapper.java: WordcountReducer.java: 在run configuration里加上参数e:/mrtest/in ...
转载 2021-04-30 23:08:19
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# Java开发MapReduce实现WordCount MapReduce是一种编程模型,用于处理和生成大数据集。它由两个主要功能组成:Map和Reduce。Map函数将输入数据分解成一组键值对,Reduce函数处理这些键值对并返回最终结果。本文将介绍如何使用Java实现MapReduce,并通过一个简单的WordCount示例来演示其工作过程。 ## MapReduce工作原理 在Map
原创 7月前
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前言 Hadoop 本身是用 Java 开发的,所以之前的MapReduce代码小练都是由Java代码编写,但是通过Hadoop Streaming,我们可以使用任意语言来编写程序,让Hadoop 运行。 本文用Python语言实现了词频统计功能,最后通过Hadoop Streaming使其运行在H
转载 2019-03-22 09:10:00
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我的实现import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWri...
原创 2021-08-04 10:31:41
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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
转载 2024-04-18 08:23:38
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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
转载 2024-01-15 00:46:34
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目录前言1. 背景2. reduce side join2.1 概述2.2 弊端3. MapReduce分布式缓存3.1 使用方式3.1.1 添加缓存文件3.1.2 程序中读取缓存文件4. map side join4.1 概述4.2 优势5. MapReduce join案例:订单商品处理5.1 需求5.1.1 itheima_goods5.1.1 itheima_order_goods5.2
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文章目录1.MapReduce概述2.WordCount单词统计2.1 数据准备test.txt2.2 Map程序2.3 Reduce程序2.4 Main程序1.MapReduce概述MapReduce
原创 2022-05-26 01:13:36
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用户统计文件中的单词出现的个数WordCountMapper.javapackage top.wintp.mapreduce.wordcount;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;impo...
原创 2021-08-11 11:50:27
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用户统计文件中的单词出现的个数WordCountMapper.javapackage top.wintp.mapreduce.wordcount;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;impo...
原创 2022-04-11 18:10:56
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    今天继续写练习题,上次对分区稍微理解了一下,那根据那个步骤分区、排序、分组、规约来的话,今天应该是要写个排序有关的例子了,那好现在就开始!     说到排序我们可以查看下hadoop源码里面的WordCount例子中对LongWritable类型定义,它实现抽象接口WritableComparable,代码如下
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1.项目架构:2.编写WordCount类package com.yqq;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import o
原创 2022-07-02 00:09:11
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通常我们在学习一门语言的时候,写的第一个程序就是Hello World。而在学习Hadoop时,我们要写的第一个程序就是词频统计WordCount程序。一、MapReduce简介1.1 MapReduce编程模型MapReduce采用”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分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果。简单地说,MapReduce就是
转载 2024-10-24 21:55:36
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## ✌✌✌古人有云,好记性不如烂笔头,千里之行,始于足下,每日千行代码必不可少,每日总结写一写,目标大厂,满怀希望便会所
原创 2023-01-17 02:08:08
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wordcount为例,编写mapreduce程序。
原创 2018-08-01 16:03:57
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环境:namenode(主机名hdp01) 1台 datanode (主机名hdp02 hdp03)2台 已搭建集群分布 启动 YARN,输入 jps 查看是否启动 NodeManager 三台机器都要启动,网页访问 hdp01:8080查看管理页面 搭建好集群服务,并且启动 YARN 服务。MapReduce 代码分为三部分 第一部分:Map 第二部分:Reduce 第三部分:Job 提
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