一.MapReduce的介绍1.MapReduce基本概念 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)”，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它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。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数，用来
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2024-07-15 20:22:18
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MapReduce什么是MapReduceMapReduce的设计思想1如何对付大数据处理：分而治之2上升到抽象模型：Mapper与Reducer3上升到构架：统一构架，为程序员隐藏系统层细节MapReduce特点MapReduce实现WordCount过程简述代码实现MapReduce执行过程Hadoop V1 MR引擎Job TrackerTask Tracker 什么是MapReduceM
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2024-04-21 09:30:38
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运行结果附图本节课程主要内容为学习MapReduc设计模式，并编写java程序对日志文件进行处理。课本上介绍的MapReduce的设计模式主要包含:计数(Counting),分类(Classification),过滤处理(Filtering),排序(Sorting),去重计数(Distinct Counting),相关计数(Cross-Correlation).本次作业选取了其中两个设计模式进行练
Hadoop的MapReduce计算框架概述MapReduce计算框架是一种计算框架，用于计算处理大规模的数据集，他将数据分成小块，然后在集群中的多个节点上并行处理这些块MapReduce框架是由两个组件组成：Map和Reduce
Map任务将输入数据分解成键值对，然后将这些键值对传递给Reduce任务进行处理Reduce任务将相同的所有值组合在一起，并将它们转换为输出键值对这种分布式计算框
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2024-04-10 12:55:55
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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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有关Mapreduce的读后感 说起Mapreduce，我并不知道太多关于Mapreduce的知识，以前也并没有听说过Mapreduce的方面的东西，感觉是一种比较深奥的东西，当时只是感觉这东西可能和IT有关系，感觉是一种代码方面的知识，来进行大数据方面的知识构造。自从学了这门公选课之后，我才慢慢地弄清楚大数据与人工智能这方面的东西，但也只是一知半解而已，并没有能够深
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2024-09-05 15:06:06
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一．实验内容MapReduce编程实践：使用MapReduce实现多个文本文件中WordCount词频统计功能，实验编写Map处理逻辑、编写Reduce处理逻辑、编写main方法。二．实验目的1、通过实验掌握基本的MapReduce编程方法。2、实现统计HDFS系统中多个文本文件中的单词出现频率。三．实验过程截图及说明1、在本地创建多个文本文件并上传到Hadoop：（1）创建本地存放文件的文件夹：
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2024-09-16 09:06:34
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一、MapReduce 介绍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阶段的结果进行全局汇总。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Hadoop集群上。MapRedu
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2024-09-18 18:57:32
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一、入门案例自定义一个mapreduce程序（自定义分区）： FlowBean.java(实现hadoop的序列化）package lltj;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOExcepti
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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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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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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本文我们从一个简单的实例出发，统计文本中不同单词出现的次数，来讲述 MapReduce 的执行流程。考虑如下的文本信息（文件名为hello）：hello you
hello meMapReduce 工作流程（1） [K1, V1]：将输入文本的每一行，解析成一个 key、value 对键：当前文本行的首地址，则第一行的首地址为0，则第二行的首地址为10（第一行的换行也站一个字节）。值：当前文本行文
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2024-03-20 13:00:39
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MapReduce总结笔记前言一、MR Overview二、Example: WordCount三、Fault tolerance3.1 worker failure3.2 master failure3.3 semantics in the presence of failures3.4 其他四、Performance4.1 network4.2 good load balance五、Othe
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2024-04-14 15:40:06
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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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贡献 parallelization, fault-tolerance, locality optimization, load balancing 心得 restricting the programming model makes it easy to parallelize and distr ...
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2021-09-02 16:49:00
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首先是进行的是需求分析，需求分析有很多个侧面。经过前人的研究，总结出了要完成的工作，这个是软件的根本；可以叫做软件需求。由于我们的软件是由人操作用的，这就需要我们进行一些具体的操作，那我们就可以这样分离出软件使用人的一些需求，这个就是用户需求；下边就是提出软件的性能和一般规则的需求，我们可以归结为系统需求。第一部分就是功能需求。。
第二部就是要完成的就是关于如何实现的一个问题，那就是完成上边需要
原创
2010-06-26 10:08:32
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实践内容：编写MapReduce程序分析气象数据集（ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa 上2018年中国地区监测站的数据），分析出2018年每个月出现最高温度的监测站的温度、湿度、纬度、经度、大气压力等信息。要求： 1、输出格式 201801 320,330,52130,122520,10264 201802 350,360,12330,543270,104
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2024-05-25 11:19:19
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一、实验目的了解Mapper类，Reducer类和Job类掌握什么是MapReduce及使用MapReduce进行运算掌握挖掘父子辈关系，给出祖孙辈关系的表格二、实验内容使用Map/Reduce计算班级中年龄最大的学生使用Map/Reduce编程实现文件合并和去重操作对给定的表格进行信息挖掘编写实现日期操作的程序三、实验步骤（一）使用Map/Reduce计算班级中年龄最大的学生什么是MapRedu
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2024-07-26 10:08:28
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MapReduce是什么 MapReduce是Hadoop（这种大数据处理生态环境）的编程模型。既然称为模型，则意味着它有固定的形式。 MapReduce编程模型，就是Hadoop生态环境进行数据分析处理的固定的编程形式。 这种固定的编程形式描述如下： MapReduce任务过程被分为两个阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键/值对作为输入和输出，并由程序员选择他们
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2024-04-28 19:59:50
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