1.单表关联"单表关联"要求从给出的数据中寻找所关心的数据，它是对原始数据所包含信息的挖掘。实例描述给出child-parent（孩子——父母）表，要求输出grandchild-grandparent（孙子——爷奶）表。算法思想：这个实例需要进行单表连接，连接的是左表的parent列和右表的child列，且左表和右表是同一个表。连接结果中除去连接的两列就是所需要的结果——"grandchild--
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2024-03-23 13:02:48
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专注于单节点和多节点集群的 Hadoop 安装及配置。最后这篇文章探索了 Hadoop 编程 — 特别是在 Ruby 语言中 map 和 reduce 应用程序开发。我之所以选择 Ruby，首先是因为，它是一个您应该知道的很棒的面向对象的脚本语言，通过这种 MapReduce 编程的探索，将向您介绍流式应用程序编程接口（Appl
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2024-04-19 17:03:24
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一、MapReduceHadoop MapReduce是一个软件框架，用于轻松编写应用程序，这些应用程序以可靠，容错的方式并行处理大型硬件集群（数千个节点）上的大量数据（多TB数据集。它是一种面向海量数据处理的一种指导思想，也是一种用于对大规模数据进行分布式计算的编程模型。MapReduce最早由Google于2004年在一篇名为《MapReduce:Simplified Data Process
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2024-04-19 18:12:24
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什么是MapReduce？ 分布式程序的编程框架，java-》ssh ssm， 目的：简化开发！ 是基于hadoop的数据分析应用的核心框架。 mapreduce的功能：将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组建整合成一个完整的分布式运算程序，并发的运行在hadoop集群上。MapRedu
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2024-03-26 10:43:25
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MapReduce
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
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2024-04-27 19:04:52
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在使用java编写MaReduce程序之前，先让我们解决一个基本问题——MapReduce是什么？它的运行机制是怎么样的？能够打开这篇文章的读者，应该或多或少都有一些技术基础。但是为了使得下面的解说更加清楚明白，这里还是要简单描述一下。一、MapReduce是什么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）"，是它们的
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2024-04-01 10:52:01
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Hadoop提供了三种编程方式：Java（最原始的方式、Hadoop Streaming（支持多语言）以及Hadoop Pipes（支持C/C++）。Java编程接口是所有编程方式的基础。不同的编程接口只是暴露给用户的形式不同而已，内部执行引擎是一样的。不同编程方式效率不同。 &
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2023-11-26 10:48:32
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MapReduce 是适合海量数据处理的编程模型。Hadoop是能够运行在使用各种语言编写的MapReduce程序： Java, Ruby, Python, and C++. MapReduce程序是平行性的，因此可使用多台机器集群执行大规模的数据分析非常有用的。MapReduce程序的工作分两个阶段进行：
Map阶段
Reduce 阶段
输入到每一
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2024-03-26 13:46:26
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一、MapReduce简介二、MapReduce并行处理的基本过程三、MapReduce实际处理流程四、一个job的运行流程一、MapReduce简介易于编程良好的扩展性高容错性二、MapReduce并行处理的基本过程一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。Map
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2024-04-08 13:35:49
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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reduce task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）在MapReduce
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2024-04-29 19:58:43
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MapReduce是一个用于大规模数据集的并行处理的分布式计算的编程框架。MapReduce将一个数据处理过程拆分为Map和Reduce两部分：Map是映射，负责数据的过滤分发；Reduce是规约，负责数据的计算归并。开发人员只需通过编写map和reduce函数，不需要考虑分布式计算框架的运行机制，即可在Hadoop集群上实现分布式运算。MapReduce可以帮助开发人
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2024-03-18 16:42:47
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MapReduce：一种可用于数据处理的编程模型。Hadoop可以运行各种语言版本的MapReduce程序。接下来可能看到Java、Ruby、Python和C++语言版本的同一个程序。MapReduce程序本质上是并行运行的，因此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。MapReduce 的优势在于处理大规模的数据集。 书中以气象数据集为例，此不作改变 取例气象数据中：每
什么是MapReduceMapReduce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）”，是它们的主要思想，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，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指
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2024-04-21 17:25:47
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1. mapmap()方法会将 一个函数映射到序列的每一个元素上，生成新序列，包含所有函数返回值。也就是说假设一个序列[x1, x2, x3, x4, x5 ...]，序列里每一个元素都被当做x变量，放到一个函数f(x)里，其结果是f(x1)、f(x2)、f(x3)......组成的新序列[f(x1), f(x2), f(x3) ...]。下面这张图可以直观地说明map()函数的工作原理：如何使用
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2023-11-27 00:43:48
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1）输入数据接口：InputFormat （1）默认使用的实现类是：TextInputFormat （2）TextInputFormat的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为value返回。 （3）CombineTextInputFormat可以把多个小文件合并成 ...
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2021-09-05 12:14:00
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MapReduce JAVA框架开发流程总体流程用户提交任务给集群集群首先对输入数据源进行切片master 调度 worker 执行 map 任务worker 读取输入源片段worker 执行 map 任务，将任务输出保存在本地master 调度 worker 执行 reduce 任务，reduce worker 读取 map 任务的输出文件执行 reduce 任务，将任务输出保存到 HDFS细节
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2023-07-16 12:02:27
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文章目录使用Eclipse创建MapReduce工程配置环境新建MapReduce工程分布式文件系统HDFSHDFS-JAVA接口之读取文件HDFS-JAVA接口之上传文件HDFS-JAVA接口之删除文件HDFS-JAVA接口之列举文件夹和文件列举文件夹列举文件HDFS-JAVA接口之创建目录HDFS-JAVA接口之下载文件HDFS-JAVA接口之写入文件 使用Eclipse创建MapReduc
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2023-11-28 15:28:56
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目录1. MapReduce2. 编程模型3. 实现机制4. 容错5. 案例分析1. MapReduce是一种处理海量数据的并行编程模式，用于大规模数据集（通常大于1TB）的并行计算。Map（映射）、Reduce（化简）的概念和主要思想，都是从函数式编程语言和矢量编程语言借鉴来的。正是由于MapReduce有函数式和矢量编程语言的共性，使得这种编程模式特别适合非结构化和结构化的
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2024-04-03 07:02:25
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