先介绍一下常用的数据序列化类型在MapReduce编程中，需要进行数据传输，比如将Mapper的结果传入Reducer中进行汇总，媒介就是context,所以需要可以序列化的数据类型。MapReduce编程规范Mapper阶段、Reducer阶段，Driver阶段Mapper阶段（1） 用户自定义定义的Mapper要继承自己的父类（2）Mapper输入的数据是KV对的形式（3） Mapper 的业
MapReduce编程模型简介
MapReduce编程模型由google公司Jeffery Dean等人设计，用于在分布式并行环境中处理海量数据的计算。它将一个任务分解成更多份细粒度的子任务，这些子任务在空闲的处理节点之间被调度和快速处理之后，最终通过特定的规则进行合并生成最终的结果，其处理模型有点类似于传统编程模型中的[分解和归纳]方法。 MapReduce模型将分布式运算抽象成M
从MapReduce自身的命名特点可以看出，MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce。用户只需编写map()和reduce()两个函数，即可完成简单的分布式程序的设计。map()函数以key/value对作为输入，产生另外一系列key/value对作为中间输出写入本地磁盘。MapReduce框架会自动将这些中间数据按照key值进行聚集，且key值相同（用户可设定聚集策略，
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2024-04-22 23:04:25
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1. MR是怎么确定MapTask数量的如果不进行任何设置，默认的map个数是和blcok_size相关的。default_num = total_size / block_size;如果输入中有很多小文件，依然想减少map个数，则需要将小文件merger为大文件2. MapReduce流程优先记这个版本：map task工作机制： 1.读取文件，对文件split，进行切片，切片的大小和设置的bl
Hadoop入门例程简介一个、有些指令(1)Hadoop新与旧API差异新API倾向于使用虚拟课堂(象类)，而不是接口。由于这更easy扩展。
比如，能够无需改动类的实现而在虚类中加入一个方法(即用默认的实现)。
在新的API中。mapper和reducer如今都是虚类。
新的API 放在org.apache.hadoop.mapreduce 包(和子包)中。之前版本号的API 依然放在org.a
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2015-07-12 13:39:00
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初步认识MapReduce编程：MapReduce是简化的并行计算的编程模型，其编程思想简单来说就是：分散任务，汇总结果！将一个大任务变成多个小任务并行执行（Map阶段）将多个小任务的结果汇总起来（Reduce阶段） 下图为MapReduce的编程的WordCount的编程模型，从输入到输出，中间大致分为Split、Map、Shuffle、Reduce阶段，需要我们编程的只有Map阶段和Reduc
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2024-07-26 15:57:40
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Mapreduce 编程思想Mapper Map-reduce的思想就是“分而治之” Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”执行 “简单的任务”有几个含义： 1 .数据或计算规模相对于原任务要大大缩小； 2 就近
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2024-04-06 09:27:16
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一.MapReduce原理分而治之，一个大任务拆成多个子任务就叫map，并行执行后合并结果（reduce） Job&Task 一个作业，比如说从100G的日志访问里找出访问次数最多的IP；一个JobTracker可能被拆分成多个task，task又分为MapTaskTracker和ReduceTaskTracker taskTracker常常和DataNode同一个节点，能保证计算跟着
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2024-07-01 13:28:40
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设计MapReduce程序 按照任务划分：只有map任务、map、reduce任务都有map and reduce数据ETL的过程map阶段:分片处理，将一个大任务拆分 -》数据过滤 -》数据补全比如：根据IP得到省市区信息 -》字段格式化对某个字段进行格式化时间：&n
数据准备 order.txt1001 01 1
1002 02 2
1003 03 3
1004 01 4
1005 02 5
1006 03 6pd.txt01 小米
02 华为
03 格力将商品信息表中数据根据商品 pid 合并到订单数据表中。最终数据形式： 需求 1： Reduce 端表合并（数据倾斜） 通过将关联条件作为 map 输
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2024-04-03 12:22:14
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案例操作目录1. WordCount案例2.Partition分区案例3.全排序样例 1. WordCount案例需求：在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 （1）输入数据（2）期望输出数据2）需求分析 按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver。代码： Mapper:public class WordCountMapper extends M
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2024-07-26 12:43:18
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一、实验题目 开发MapReduce程序 二、实验要求 对于各种形式的文本分析而言，LineCount应用程序是一个不可或缺的统计工具。 想分析文本，我们必须知道文本中的行数、字数和单词数。 此外，这些参数的出现频率也有助于我们对数（值）进行分类。 本次实验练习中，我们将借助Eclipse集成开发环境（IDE）编写MapReduce程序，以统计给定文本文件的行数。 三、操作步骤
1.在Ubu
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2024-04-22 21:49:36
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目录一、Mapper部分二、Reducer部分三、Driver部分四、wordcount演示实例4.1需求：4.2测试数据：4.3代码实现4.3.1 pom.xml⽂件的配置4.3.2 定义⼀个mapper内部类4.3.3 定义⼀个reducer内部类4.3.4 定义⼀个Driver类 ⽤户编写的
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2024-04-22 07:16:55
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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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由于本人最开始接触大数据工作，主要以写MapReduce程序为主，虽然现在有流行的言论称MapReduce这种运行很慢的分布式查阅学习...
原创
2017-10-23 18:27:32
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目录一、问题介绍（一）案例分析1. TopN分析法介绍2. 案例需求及分析（二）案例实现1. Map阶段实现2. Reduce阶段实现3. Driver程序主类实现4. 效果测试二、完整代码num.txt1、TopNMapper.java2、 TopNReducer.java3、TopNDriver.java三、运行结果 一、问题介绍（一）案例分析1. TopN分析法介绍Top
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2024-03-25 15:59:34
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例1:文件的字符串查找 这里reduce不做merge的工作，因为每行都是不一样的，不能merge.与传统的grep程序相比，使用MapReduce可以加快处理，因为1它是Distributed的，不用把所有的文件都拷到一台机器上运行,你的data可以在不同的server上，原因2，它能并行处理，加快处理的速度。 例2: Reverse Web-link graphMap:将&
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2024-01-08 15:37:32
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案例总结目录1. Reduce Join案例2. Map Join案例3. 数据清洗（ETL） 1. Reduce Join案例需求：将下列两个表进行合并，订单中的pid经过合并之后编程pname订单数据表t_orderidpidamount100101110020221003033100401410050251006036商品表：pidpname01小米02华为03格力合并后：idpnamea
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2024-05-31 15:54:45
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1.mapreduce的定义 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，并运行在一个Hadoop集群上；2.mapreduce的核心思想 “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
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2024-03-25 16:48:05
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一、随机生成字符文件名1.需求描述：使用for循环在/usr/test目录下创建10个html文件，其中每个文件需要包含10个随机小写字母加固定字符串test,案例名称如下：以下为示例：2.代码部分：#!bin/bash#Autor:OLIVER#Date :2018-12-11#Desc :生成随机文件名#Version 1.0[ -d /usr/prac ] || mkdir /usr/pra...
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2018-12-11 17:35:00
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