1、链接多个MapReduce作业通常会存在这样的情况，无法把整个流程写在单个MapReduce作业中。因此，需要将多个MapReduce程序链接成更大的作业数据处理可能涉及多个数据集，因此需要讨论多个数据集的各种联结技术1-1、顺序链接MapReduce作业生成一个自动化的执行序列，将MapReduce作业按照顺序链接在一起，用一个MapReduce作业的输出作为下一个的输入类似于Linux中的
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2024-10-15 16:16:03
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编程环境准备：要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序，需要安装 hadoop-eclipse-plugin，可下载 Github 上的 hadoop2x-eclipse-plugin。下载后，将 release 中的 hadoop-eclipse-kepler-plugin-2.6.0.jar 复制到 Eclipse 安装目录的 plugins 文件夹中，运行 eclipse
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2023-12-27 08:41:20
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mapreduce实践篇MAPREDUCE实例编写及编码规范编程规范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)Mapper的输入数据是KV对的形式（KV类型可以自定义）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中map()方法（maptask进程）对每一个一个简单的Mapreduce
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2024-06-11 23:08:18
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今天完成了MapReduce实验，参照这篇博主的文章，实验5 MapReduce初级编程实践（1）——编程实现文件合并和去重操作_mapreduce z.q.feng csdn出现的错误是，jar包未打包成功，一定要去java代码目录下面看看有没有成工打包好jar包，不成功在目录下对执行几遍，还有就是文件的路径不一样，其实我现在发现，只要你自己在实验过程中保持相同的目录不便，其实可以不用照着作者的
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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==== MapReduce1.MapReduce思想：分而治之 适用于一些大的人物，可以化解成一个个的小任务进行处理。每一个小人物的求解思路与步骤和大任务的求解思路与步骤都一样。 （1）Map负责“分”。即把复杂的任务分解为若干个”简单的任务“来进行处理。 可以拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此之间没有依赖关系。 （2）Reduce负责“合”。即对map阶段的结果进行全局汇总。2.MapR
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2024-01-03 15:18:58
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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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MapReduce原理图：MapReduce具体执行过程图：首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job，接下来就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新的job任务的ID值，接下来它会做检查操作，这个检查就是确定输出目录是否存在，如果存在那么job就不能正常运行下去，J
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2024-10-12 11:47:08
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2.1 MAPREDUCE 示例编写及编程规范2.1.1 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（mapta
原创
2017-04-05 13:12:53
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4.1. Mapreduce中的排序初步4.1.1 需求对日志数据中的上下行流量信息汇总，并输出按照总流量倒序排序的结果数据如下：1363157985066 1372623050300-FD-07-A4-72-B8:CMCC120.196.100.82 &n
原创
2017-04-05 13:18:25
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1. 教程内容1）目标帮助您快速了解 MapReduce 的工作机制和开发方法主要帮您解决以下几个问题：MapReduce 基本原理是什么？MapReduce 的执行过程是怎么样的？MapReduce 的核心流程细节如何进行 MapReduce 程序开发？（通过7个实例逐渐掌握）并提供了程序实例中涉及到的测试数据文件，可以直接下载使用关于实践环境，如果您不喜欢自己搭建hadoop环境，可以下载使用
原创
2021-04-21 15:04:25
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文章目录Reduce Join原理案例实操需求分析MR分析MR实现ReduceJoin代码实现 Reduce Join原理
Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value对，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。
Reduce端的主要工作：在Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将
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2024-05-07 15:24:52
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MapReduce 原理初学MapReduce 体现一种编程思想，是一种分布式计算模型。Hadoop实现了MapReduce编程模型和计算框架。核心思想：把对大规模的数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各分节点共同完成，然后通过整合各分节点的中间结果，得到最终的结果。其核心是要实现map()和reduce()函数，函数的形参是key，value对，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责
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2024-04-01 13:05:48
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MapReduce编程实践(Hadoop3.1.3)1、词频统计任务要求首先，在Linux系统本地创建两个文件，即文件wordfile1.txt和wordfile2.txt。在实际应用中，这两个文件可能会非常大，会被分布存储到多个节点上。但是，为了简化任务，这里的两个文件只包含几行简单的内容。需要说明的是，针对这两个小数据集样本编写的MapReduce词频统计程序，不作任何修改，就可以用来处理大规
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2024-04-26 11:47:55
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上篇文章hadoop之mapreduce详解（基础篇）我们了解了mapreduce的执行过程和shuffle过程，本篇文章主要从mapreduce的组件和输入输出方面进行阐述。一、mapreduce作业控制模块以及其他功能 mapreduce包括作业控制模块，编程模型，数据处理引擎。这里我们重点阐述作业控制模块MRAppMaster。1.1、MRAppMaster的构成MRAppMaster主要
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2024-07-14 09:14:38
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版本号：CDH5.0.0，HDFS：2.3.0，Mapreduce:2.3.0,Yarn:2.3.0。场景描写叙述：求一组数据中依照不同类别的最大值，比方，例如以下的数据：data1:A,10A,11A,12A,13B,21B,31B,41B,51data2:A,20A,21A,22A,23B,20...
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2015-01-29 14:19:00
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Mapreduce 编程，本文以WordCount 为例：实现文件字符统计 在eclipse 里面搭建一个java项目，引入hadoop lib目录下的jar，和 hadoop主目录下的jar。 新建WordCount 类：package org.scf.wordcount;import jav
原创
2015-05-17 15:50:07
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分步式并行计算框架Map Reduce是指实现某项任务或某项工作从开始到结束的计算过程或流的结构MapReduce计算框架图示：分布式并行计算架构一个大的任务被拆分成多个小任务，每个小任务同时执行。按照执行流程进行计算。MapReduce核心思想 分而治之，先分后和（只有一个模型） Map负责数据拆分 map: [k1,v1] → [(k2,v2)] Reduce负责数据合并 reduce: [k
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2024-03-31 15:09:41
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目录词频统计任务要求在Eclipse中创建项目编写Java应用程序编译打包程序运行程序 词频统计任务要求首先，在Linux系统本地创建两个文件wordfile1.txt和wordfile2.txt。在实际应用中，这两个文件可能会非常大，会被分布存储到多个节点上。但是，为了简化任务，这里的两个文件只包含几行简单的内容。 文件wordfile1.txt和wordfile2.txt的内容如下： 假设HD
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2024-04-17 16:40:46
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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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