一、MapReduce（分布式计算框架） 一）MapReduce概述
原创
2022-08-11 17:10:01
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MapReduceMapReduce简介及优点MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是Hadoop数据分析的核心MapReduce的核心思想是将用户编写的逻辑代码和架构中的各个组件整合成一个分布式运算程序,实现一定程序的并行处理海量数据,提高效率海量数据难以在单机上处理,而一旦将单机版程序扩展到集群上进行分布式运行势必将大大增加程序的复杂程度，所以引入MapReduce架构,开发人员可
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2024-03-26 08:56:38
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一、MapReduce概述 MapReduce 是 Hadoop 的核心组成, 是专用于进行数据计算的，是一种分布式计算模型。由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题. MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce，用户仅仅须要实现map()和reduce()两个函数。
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2022-01-07 17:35:56
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环境搭建 hadoop2.7.7，可用：http://www.4k8k.xyz/article/weixin_42278880/102599472 WordCount 业务逻辑： MapTask 阶段处理每个数据分块的单词统计分析，思路是将每一行文本拆分成一个个的单词，每遇到一个单词则把其转换成一个 ...
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2021-10-05 16:56:00
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MapReduce 介绍 简单介绍： MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想
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2022-09-23 18:04:04
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一、MapReduce概述 MapReduce 是 Hadoop 的核心组成, 是专用于进行数据计算的，是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入输出信息。 ma
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2022-02-08 16:26:52
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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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MapReducer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（化简）"一、Mapper1、Mapper负责“分”，
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2022-06-15 09:20:42
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一、MapReduce概述 MapReduce 是 Hadoop 的核心组成, 是专用于进行数据计算的，是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入输出信息。 ma
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2021-07-06 18:03:48
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一、MapReduce老API的写法package OldAPI;import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.util.Iterator;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import o
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2021-07-06 17:25:41
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一、MapReduce老API的写法package OldAPI;import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.util.Iterator;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import or
原创
2022-03-16 17:38:42
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MapReduce简介定义 MapReduce 是一个分布式的运算程序的编程框架,基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。 Mapreduce 核心功能是将用户写的逻辑代码和默认组件整合成完整的分布式运算程序发布在hadoop集群上边1.2 优缺点:1.2.1 优点:MapReduce 易于编程 它简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式的程序,这个程序可以分步到大量廉价的pc机器上去运行.就
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2024-09-23 10:21:49
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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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MapReduce应该算是MongoDB操作中比较复杂的了，自己开始理解的时候还是动了动脑子的，所以记录在此！命令语法：详细看db.ru
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2022-11-04 12:10:21
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前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题，这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。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。一、MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明
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2024-06-07 21:15:53
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MapReduce概述源自于Google的MapReduce论文，发表于2004年12月Hadoop MapReduce是Google MapReduce的克隆版MapReduce优点：海量数据的离线处理、易开发、易运行。所谓海量数据，说明MapReduce可以处理的数据量非常大，离线处理说明MapReduce跟实时响应不同，用户将作业提交，系统按批次进行处理，由于数据量大，自然非常耗时...
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2021-06-11 16:45:41
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runCommand语法：db.runCommand({ mapreduce:<collection>, map:<mapfunction>, reduce:<reducefunction>, [,query:<q
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2015-10-30 10:18:22
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MapReduce概述源自于Google的MapReduce论文，发表于2004年12月Hadoop MapReduce是Google MapReduce的克隆版MapReduce优点：海量数据的离线处理、易开发、易运行。所谓海量数据，说明MapReduce可以处理的数据量非常大，离线处理说明MapReduce跟实时响应不同，用户将作业提交，系统按批次进行处理，由于数据量大，自然非常耗时...
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2021-06-11 16:46:01
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wordcount程序package org.robby.mr;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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2015-09-24 11:58:02
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求每一个订单中成交金额最大的那一笔 top1
数据
Order_0000001,Pdt_01,222.8
Order_0000001,Pdt_05,25.8
Order_0000002,Pdt_05,325.8
Order_0000002,Pdt_03,522.8
Order_0000002,Pdt_04,122.4
Order_0000003,Pdt_01,222.8
Order_0
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2019-01-04 20:55:00
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