一、前情提要上一篇文章介绍了MapReduce的Api调用方法以及eclipse的配置，这次我们就利用MapReduce对英语文章文件进行单词统计！有需要的欢迎看看我的前一篇文章：MapReduce相关eclipse配置及Api调用 目录一、前情提要二、前置条件三、创建Maven工程四、修改Windows系统变量五、编写MapReduce的jar包程序六、在Linux执行单词统计排序六、在Ecli
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2024-06-15 20:01:52
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最近在看google那篇经典的MapReduce论文，中文版可以参考孟岩推荐的 mapreduce 中文版 中文翻译论文中提到，MapReduce的编程模型就是：计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce.用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapR
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2024-04-02 20:35:19
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目录思路原理介绍改进要求环境步骤代码map部分Combiner片段Partitionerreducer 思路原理介绍在开始学习Mapreduce程序编写时，通常第一个程序为词频统计。词频统计，顾名思义是统计一篇文档中不同词出现的频数。而本文是在基本词频统计mapreduce程序的基础上进行改进。 在本次实验中，利用mapreduce自带的框架，将每个单词切片，将其设为key，value的值初始为
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2024-03-29 11:08:08
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接下来介绍MapReduce。这是一个详细的案例研究，它会展示之前讲过的大部分的思想。MapReduce是由Google设计，开发和使用的一个系统，相关的论文在2004年发表。Google当时面临的问题是，他们需要在TB级别的数据上进行大量的计算。比如说，为所有的网页创建索引，分析整个互联网的链接路径并得出最重要或者最权威的网页。如你所知，在当时，整个互联网的数据也有数十TB。构建索引基本上等同于
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2024-06-16 19:57:36
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最近在看google那篇经典的MapReduce论文论文中提到，MapReduce的编程模型就是：计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce.用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一
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2024-04-01 10:04:16
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文章目录一、准备数据二、MR的编程规范三、统计本地文件的单词数代码四、统计分布式文件系统的单词数 一、准备数据注意：准备的数据的格式必须是文本
编码必须是utf-8无bom!二、MR的编程规范基础知识请参考我这篇博客：MapReduce核心详解MR的编程只需要将自定义的组件和系统默认组件进行组合，组合之后运行即可！编程步骤： ①Map阶段的核心处理逻辑需要编写在Mapper中 ②Reduc
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2024-07-23 13:36:01
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MapReduce简介MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想。MapReduce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。WordCount单词计数单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一，可以称为MapReduce版"Hello Wo
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2023-10-31 16:42:52
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文章目录一、Mapper阶段二、Reduce阶段三、Driver阶段四、集群测试 MapReduce分布式计算包含两个阶段：Mapper和Reduce。一个完整的MapReduce程序在分布式计算时包括三类实例进程： MrAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调；MapTask:负责Map阶段整个数据处理流程；ReduceTask:负责Reduce阶段整个数据处理流程。MapRed
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2024-04-16 10:32:37
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目录1 梳理单词计数的执行流程2 实战WordCount3 web界面中查看任务执行情况1 梳理单词计数的执行流程上面的是单个文件的执行流程，有一些现象看起来还是不明显 下面我们来看一个两个文件的执行流程2 实战WordCount前面我们通过理论层面详细分析了单词计数的执行流程，下面我们就来实际上手操作一下。 大致流程如下： 第一步：开发Map阶段代码 第二步：开发Reduce阶段代码 第三步：组
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2023-12-23 21:03:40
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# MapReduce 单词计数 Java 实现指南
**引言**
MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。通过将任务分解为 map 和 reduce 两个阶段，MapReduce 能够高效地在分布式环境中执行复杂的处理任务。在本文中，我们将实现一个简单的单词计数程序，使用 Java 编写并演示 MapReduce 的基本工作原理。
## 1. 工作流程
我们将按照以下
手动实现一个单词统计MapReduce程序与过程原理分析前言我们知道，在搭建好hadoop环境后，可以运行wordcount程序来体验一下hadoop的功能，该程序在hadoop目录下的share/hadoop/mapreduce目录中，通过下面的命令：yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreducehadoop-mapreduce-examples-2.6
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2024-04-16 14:36:23
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//hello文件中内容,文件已经上传到hdfs中hello you hello mepublic class WordCountApp {public static final String INPUT_PATH="hdfs://hadoop:9000/hello";public static final String OUT_PATH="hdfs://hadoop:9000/out";publ
原创
2014-03-04 17:49:48
2023阅读
# 0x00 教程内容1. 单词计数操作流程2. 编写MapReduce单词计数代码及简单解释3. YARN Web UI界面查看
原创
2022-02-23 18:34:49
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# 0x00 教程内容1. 单词计数操作流程2. 编写MapReduce单词计数代码及简单解释3. YARN Web UI界面查看
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2021-06-10 21:46:36
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1 package mapred; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.util.StringTokenizer; 5 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 6 7 import org.ap ...
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2021-09-08 21:34:00
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MapReduce流程、任务数设置一、MapReduce的优缺点二、MapReduce中combiner和partitioner的作用三、MapReduce的整体流程四、MapTask和ReduceTask的数量如何决定？如何调整数量五、Map Join和Reduce Join的区别 一、MapReduce的优缺点1、优点易于编程：简单的实现一些借口即可完成一个分布式程序。扩展性好：简单的增加机
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2024-03-31 20:43:37
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项目结构
pom.xml文件
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<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="h
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2019-01-03 22:48:00
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MapReduce 优点：易于编程
可扩展性
高容错性
高吞吐量MapReduce 缺点：难以实时计算
不适合流式计算在MapReduce整个过程可以概括为以下过程：输入 --> map --> shuffle --> reduce -->输出流程简介： 通过map task读文件，使用TextInputFormat（）方法一次读入整行文件，输入文件会被切分成多个块，每一块
MapReduce单词统计
原创
2019-11-10 17:09:07
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源代码： WordCountMapper.java: package cn.idcast.mapreduce; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache. ...
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2021-07-25 23:41:00
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