一、简介1.1、概述MapReduce是Hadoop提供的用于进行分布式计算的框架MapReduce是仿照Google MapReduce来实现的MapReduce会将整个计算过程拆分2个阶段：Map(映射)阶段和Reduce(规约)阶段1.2、组件1.2.1、Writable - 序列化在MapReduce中，要求被传输的数据必须能够序列化MapReduce提供了一套独立的序列化机制，基于AVR
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2023-07-19 15:38:56
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大数据hadoop学习【13】-----通过JAVA编程实现对MapReduce的数据进行排序目录一、数据准备1、ubuntu文件系统中准备对应数据文件2、运行hadoop3、将文件上传至hadoop文件系统二、编写java程序1、打开eclipse，编写数据排序的java代码2、将java文件打包成jar三、结果测试1、终端运行jar包2、查看运行结果3、运行结果分析4、实验结束，关闭hado
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2023-11-03 13:37:34
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Hadoop-Mapreduce入门MapReduce介绍mapreduce设计MapReduce编程规范入门案例WordCount MapReduce介绍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）。 知识。Map负责“分”，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。
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2024-06-19 10:33:26
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# MapReduce Java 快速入门教程
MapReduce 是一种用于大规模数据处理的编程模型，其基础是将计算任务分为两部分：Map 和 Reduce。本文将带你快速入门 MapReduce，教会你如何在 Java 中实现简单的 MapReduce 案例。
## 整体流程
在开始之前，了解 MapReduce 的整体流程是非常重要的。下面是一个简单的流程表：
| 步骤
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。Mapreduc
原创
2022-11-11 10:14:26
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MapReduce定义简介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，并发运行在一个 hadoop 集群上。Mapreduce 优缺点优点： 1、MapReduce 易于编程 它简单的实现一些接口，就
1.MapReduce的介绍：  MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，核心功能是将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，并发运行在一个Hadoop集群上。  MapReduce大体上分三个部分：  -MRAppMaster：MapReduceApplicationMaster，分配任务，协调任务
原创
2019-01-11 20:19:57
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一 入门简介1.1 计算过程分为两个阶段Map 和 Reduce Ma
原创
2022-08-09 13:18:50
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文章目录前言二、MapReduce的优缺点1.优点2.缺点三、MapReduce的核心编程思想四、MapReduce编程规范（八股文）1.Mapper阶段2.Reduce阶段3.Driver阶段五、WordCount案例实操1．需求2．数据准备3．分析4. 代码实现5．本地测试6．集群上测试总结前言 hadoop由四部分组成：hdfs（分布式文件系统），MapReduce（一个分布式的离线并行计算
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2024-05-23 11:14:17
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1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。 2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。 3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。 4）MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce程序，串行运行。1.概念
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2024-04-09 17:06:31
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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
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2024-04-16 11:30:40
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目录1 MapReduce 定义2 MapReduce介绍3 分布式计算介绍3.1 移动计算4 MapReduce原理剖析4.1 Map阶段4.2 reduce阶段5 MapReduce原理剖析5.1 MapReduce之Map阶段5.1.1 第一步：划分(逻辑)5.1.2 第二步：切割5.1.3 第三步：分区5.1.4 第四步：排序、分组5.1.5 第五步：Combiner规约5.1.6 第六步：写入到linux 的磁盘文件5.1.7 最后注意一点：5.2 MapReduce之Reduce阶段5.2.1
原创
2021-03-14 18:01:04
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mapreduce手写的经典程序WordCount(java与python版本)，包含详细的注释
原创
2021-07-13 14:07:49
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mapreduce手写的经典程序WordCount(java与python版本)，包含详细的注释
原创
2023-10-20 10:10:07
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MapReduce的IDEA配置及WordCount案例
原创
2022-11-28 09:29:09
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大数据梦工厂（0007MapReduce入门指南）(https://mp.weixin.qq.com/s/1T1OsqIPSNCGbaDpy0laZQ)1MapReduce简介HadoopMapReduce是一个分布式计算框架（也称为编程模型）。基于它编写的应用程序能够以一种可靠、容错的方式在大规模集群（数千个节点）上并行处理TB级别的海量数据集。MapReduceTask过程分为两个处理阶段：M
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原创
2021-09-13 23:00:58
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MapReduce编程规范用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交
原创
2022-09-15 19:47:35
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MapReduce原理MapperTask -> Shuffle(分区排序分组) -> ReducerTaskMapReduce执行步骤Map处理任务读取文件每一行，解析成<key、value>，调用map函数处理逻辑对key、value处理，行成新的key、value数据分区Reduce处理任务拷贝map任务输出到reduce节点，对map任务...
原创
2021-07-12 13:58:26
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前面我们讲解了MapTask,ReduceTask和MapReduce运行机制。，那么这篇文章博主继续为大家讲解OutputFormat数据输出。目录一. OutputFormat接口实现类1.1 文本输出TextOutputFormat1.2 SequenceFileOutputFormat1.3 ==自定义OutputFormat==二. 自定义Output
原创
2022-04-01 15:01:05
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此篇文章讲述的是MapReduce的开发总结，希望能够帮助到各位小可爱呀！目录1. 输入数据接口：InputFormat2. 逻辑处理接口：Mapper3. Partitioner分区4. Comparable排序5. Combiner合并6. Reduce端分组：GroupingComparator7. 逻辑处理接口：Reducer8. 输出数据接口：OutputFormat在编写Ma...
原创
2021-09-02 13:51:41
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