文章目录前言环境说明Eclipse 创建 Map-Reduce 项目实验代码说明运行演示说明总结 前言最近就快要期末考了，大家除开实验，也要顾好课内哟，期待大佬出一下软件测试的期末复习提纲和Oracle的复习提纲！??环境说明VMware + Ubantu18.04 桌面版本 + Hadoop3.2.1 + Eclipse2021 在开始实验之前，先把 hadoop 启动起来！！，不然后续程序会
MapReduce入门
Mapreduce思想概述MapReduce的思想核心是分而治之，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。最主要的特点就是把一个大的问题，划分成很多小的子问题，并且每个小的子问题的求取思路与我们大问题的求取思路一样。最主要有两个阶段：一个map阶段，负责拆分；一个是reduce阶段，负责聚合。思想模型一个文件切块(Split)对应一个mapTask m
MapReduce实现矩阵乘法@author：x1nge大数据基础实验具体分析1.考虑怎么利用map和reduce来计算矩阵乘法，想到这里的时候我脑子里有成千上万个解法，像map的key和value要怎么输出啊之类的，一时间我不知道哪一种计算方法比较高效，但是经过半节课的深思熟虑以后，我把总体的思路定为：map的key输出空值，value输出行号+本行的值。（这里有个前提，我让写有矩阵的两个文件都
目录Java面向对象 - 封装、继承和多态的综合练习封装、继承和多态进阶(一)封装、继承和多态进阶(二)封装、继承和多态进阶(三)Java面向对象 - 封装、继承和多态什么是封装，如何使用封装什么是继承，怎样使用继承super关键字的使用方法的重写与重载抽象类final关键字的理解与使用接口什么是多态，怎么使用多态Java面向对象 - 类与对象什么是类，如何创建类构造方法选择题(一)
23号这天一次性来了三场面试，面试的问题都有点混了。首先自我介绍，老样子，介绍一下自己，介绍一下项目。1.说说你的项目，主要有什么功能这个因项目而定吧，大体介绍一下。2.了解HashMap吗？说一下吧HashMap和HashTable常常被放在一起对比，HashMap和HashTable都是底层通过哈希表来存储信息的容器，哈希表是用空间换时间算法的代表。在插入一个数据时，首先计算这个这个对象的Ha
3.2 Shuffle机制在Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。3.2.1 Shuffle机制：shuffle过程： （1）MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中。 （2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件。 （3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件。 （4）在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partitioner
MapReduce是hadoop中的一个计算框架，用来处理大数据。所谓大数据处理，即以价值为导向，对大数据加工，挖掘和优化等各种处理。MapReduce擅长处理大数据，这是由MapReduce的设计思想决定的“分而治之”。1）Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。“简单的任务”包含三层含义：一是数据或计算的规模相对原任务要大大缩小；而是就近计算原则，即任务会分配到
1.C++ 程序的模块叫什么？答案：函数函数（function） 分为有返回值和无返回值 格式：type functionname （argumentlist）
{
statements
}使用方法：1.在源代码中输入函数原型 2. 在头文件定义原型注意事项：#c++不允许将函数定义镶嵌在另一个函数
#void开头定义的函数没有返回值，不可进行赋值。
#对于有返回值的函数，应使用re
JAVA实验指书习题集习题集Java 单选题一、2．main方法是Java Application程序执行的入口点，关于main方法的方法头以下哪项是合法的()？ A、public static void main( ) B、public static void main( String args[] ) C、public static int main(String [] arg ) D、pub
目录 第一关：求给定集合的对角线关系(Diagonal Relation) 第二关：关系的合成 第三关：关系的幂运算 第四关：关系的并运算 第五关：转换成关系矩阵 第六关：自反关系的判断 第七关：反自反关系的判断 第八关：对称关系的判断 第九关：非对称关系的判断 第十关：反对称关系的判断
MapReduce入门知识点01：昨日回顾知识点02：今日目标知识点03：MR的功能及应用场景知识点04：MR的运行阶段：Input与Output知识点05：MR的运行阶段：Map知识点06：MR的运行阶段：Shuffle知识点07：MR的运行阶段：Reduce知识点08：WordCount的实现过程解析知识点09：MR的编程规则：类与方法知识点10：MR的编程规则：数据结构与类型知识点11：M
01 我们一起学大数据今天老刘分享的是MapReduce知识点的第二部分，在第一部分中基本把MapReduce的工作流程讲述清楚了，现在就是对MapReduce零零散散的知识点进行总结，这次的内容大纲如下图： 02 需要谨记的知识点第6点：自定义分区在上篇文章里的第五点提到过这句话：分区用到了分区器，默认分区器是HashPartitioner，并且给出了相关代码，现在对分
实验三 （Java）面向对象编程关卡1 编写一个计算各种形状的面积和周长的程序任务描述 本关任务：编写一个计算各种形状的面积和周长的程序。要求 父类Shape2D为一个抽象类，其中包含计算周长和计算面积两个抽象方法。其他形状圆(Circle)，三角形(Triangle)和长方形(Rectangle)类均继承自Shape2D类。而正方形Square类继承自Rectangle类。编写计算这些形状的面积
Hadoop技术内幕中指出Top K算法有两步，一是统计词频，二是找出词频最高的前K个词。在网上找了很多MapReduce的Top K案例，这些案例都只有排序功能，所以自己写了个案例。 这个案例分两个步骤，第一个是就是wordCount案例，二就是排序功能。 一，统计词频
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01.
本次实战项目一共分三篇教学（二三篇后续更新）第一篇：对主播文本数据的清洗，从大量数据中获取我们所需要的数据（如播放量，时长等）第二篇：对清洗后的数据进行统计求和处理操作，按照主播id号依次整齐显示第三篇：对统计好的数据进行TopN展示的操作，排序规则可自定义（如播放量，分数数量），N的大小也可以自定义更多MapReduce设计案例地址：https://github.com/yuanprogramm
第1关：成绩统计编程要求使用MapReduce计算班级每个学生的最好成绩，输入文件路径为/user/test/input，请将计算后的结果输出到/user/test/output/目录下。代码：需要先在命令行启动HDFS#命令行
start-dfs.sh再在代码文件中写入以下代码#代码文件
import java.io.IOException;
import java.util.StringTok
首先，map的输入数据默认一个一个的键值对，键就是每一行首字母的偏移量，值就是每一行的值了。 然后每一个输入的键值对都会用我们定义的map函数去处理，这里用wordcount来举例的话就是，每一个键值对的值都按对应的分隔符分隔成每一个单词作为输出的键，值都为1。 接着，进入mapshuffle阶段，map函数处理后的数据会被放到一个环形缓冲区中，当放置的环形缓冲区的容量(默认100MB,可
第二关4.把它从 open list 里取出，放到 close list 中。
5.检查所有与它相邻的方格，忽略其中在 close list 中或是不可走 (unwalkable) 的方格 ( 比如墙，水，或是其他非法地形 ) ，如果方格不在 open lsit 中，则把它们加入到 open list 中。
把我们选定的方格设置为这些新加入的方格的父亲。
6.如果某个相邻的方格已经在 open l
MapReduce 是一种用于数据处理的编程模型。我们可以这样理解MapReduce, 把一堆杂乱无章的数据按照某种特征归纳起来，然后处理并得到最后的结果。Map 面对的是杂乱无章的互不相关的数据，它解析每个数据，从中提取key 和value, 也就是提取了数据的特征。经过MapReduce 的shuffle 阶段之后，在Reduce 阶段看到的都是归纳好的数据，然后再进行进一步的处理以得到结果。
Hydra(九头蛇)，分布式任务处理系统，由社交标签服务提供商AddThis六年前开发，现在已得到Apache的开源许可，就像Hadoop一样，只是还没有Hadoop那样的知名度和声势。Hydra的创造者称，该“多头”平台非常擅长处理一些大的数据任务——对非常大的数据集进行实时处理，这样的任务恐怕会让那只大象(Hadoop)很头疼。 Hadoop仍然是一个储存大量数据的优秀平台，但很多公司面临着
