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
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2024-10-01 12:37:09
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MapReduce 定义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。用户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，并发运行再一个 Hadoop 集群上。MapReduce 优缺点优点 1、易于编程。用户只关心业务逻辑，实现框架的接口。  
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2024-09-12 21:24:38
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(1)简介MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题. MR由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。 这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入信息。（2）原理 （3）执行步骤1. map任务处理 1.1 读取输入文件内容，解析成key、v
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2023-09-20 12:33:56
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Hadoop-Mapreduce1. MapReduce 介绍MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。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）。Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Reduce负责“合”，即对map阶
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
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2024-01-15 21:14:19
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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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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》
原创
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
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2024-01-11 11:47:37
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转自：使用Python实现Hadoop MapReduce程序英文原文：Writing an Hadoop MapReduce Program in Python根据上面两篇文章，下面是我在自己的ubuntu上的运行过程。文字基本采用博文使用Python实现Hadoop MapReduce程序， 打...
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2014-06-15 16:35:00
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英文原文：Writing an Hadoop MapReduce Program in Python根据上面两篇文章，下面是我在自己的ubuntu上的运行过程。文字基本采用博文使用Python实现Hadoop MapReduce程序， 打字很浪费时间滴。在这个实例中，我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce
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2022-03-17 14:37:22
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MapReduce程序进行单词计数。关键词：MapReduce程序 单词计数数据源：人工构造英文文档file1.txt,file2.txt。file1.txt 内容Hello HadoopI am studying the Hadoop technologyfile2.txt内容Hel...
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2015-01-06 15:52:00
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（1）配置集群 （a）配置hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh 配置一下JAVA_HOMEexport JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161（b）配置yarn-site.xml （c）配置：mapred-env.sh
原创
2021-06-03 13:33:57
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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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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 MapReduce理解mapreduce思想核心：分而治之 先分再合两个阶段map阶段（分）：如果任何可以拆分并且没有依赖 那么就把复杂的任务拆分成小任务拆分成小任务之后 可以并行计算 提高处理效率reduce阶段（合）：把map阶段的各个局部结果进行汇总 得到最终的结果来源：来源于生活 包括Google和hadoop团队在内 都是
原创
2022-10-31 11:21:52
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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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MapReduce是一种可用于**数据处理的编程模型**。该模型比较简单，不易编写有用的程序。Hadoop可以运行**各种语言**版本的MapReduce程序。MapRudece程序本质是**并行运行**的，可以将大规模的数据分析任务分发给任何一个拥有足够多机器的数据中心。优势：处理大规模的数据集。
原创
2019-08-19 16:29:14
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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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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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