Hello you Hello me1.1 读取hdfs中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数解析成2个<k,v>，分别是<0,hello you> <10,hello me>调用2次map函数1.2覆盖map()函数，接受1.1的<
最近在看google那篇经典的MapReduce论文论文中提到，MapReduce的编程模型就是：计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce.用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一
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2024-04-01 10:04:16
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资源文件file.txt hello Hadoop hello word this is my first hadoop program 分析：一个文档中每行的单词通过空格分割后获取，经过map阶段可以将所有的单词整理成如下形式： key:hello value:1
key:hadoop value:1
key:hello value:1
key:word value:1
k
MapReduce单词统计
原创
2019-11-10 17:09:07
642阅读
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源代码： WordCountMapper.java: package cn.idcast.mapreduce; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache. ...
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2021-07-25 23:41:00
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对MapReduce统计单词出现次数在从单词统计看MapReduce一文中已经做了简单的介绍。对此给出了一个较为简单的统计算法:Map函数输入:(key：文档a，value：文档内容d)输出:(key：单词t，value：单词t在文档d中出现的次数c)H<--new ASSOCIATIVEARRAY
for all term t∈doc d do
H{t}=H{t}+1
for al
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2024-05-29 18:35:26
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1.HdfsToHBaseMainClass：package yqq.study.app02;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import
原创
2022-07-01 17:53:35
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MapReduce 优点：易于编程
可扩展性
高容错性
高吞吐量MapReduce 缺点：难以实时计算
不适合流式计算在MapReduce整个过程可以概括为以下过程：输入 --> map --> shuffle --> reduce -->输出流程简介： 通过map task读文件，使用TextInputFormat（）方法一次读入整行文件，输入文件会被切分成多个块，每一块
一、前情提要上一篇文章介绍了MapReduce的Api调用方法以及eclipse的配置，这次我们就利用MapReduce对英语文章文件进行单词统计！有需要的欢迎看看我的前一篇文章：MapReduce相关eclipse配置及Api调用 目录一、前情提要二、前置条件三、创建Maven工程四、修改Windows系统变量五、编写MapReduce的jar包程序六、在Linux执行单词统计排序六、在Ecli
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2024-06-15 20:01:52
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文章目录一、Mapper阶段二、Reduce阶段三、Driver阶段四、集群测试 MapReduce分布式计算包含两个阶段：Mapper和Reduce。一个完整的MapReduce程序在分布式计算时包括三类实例进程： MrAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调；MapTask:负责Map阶段整个数据处理流程；ReduceTask:负责Reduce阶段整个数据处理流程。MapRed
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2024-04-16 10:32:37
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文章目录一、准备数据二、MR的编程规范三、统计本地文件的单词数代码四、统计分布式文件系统的单词数 一、准备数据注意：准备的数据的格式必须是文本
编码必须是utf-8无bom!二、MR的编程规范基础知识请参考我这篇博客：MapReduce核心详解MR的编程只需要将自定义的组件和系统默认组件进行组合，组合之后运行即可！编程步骤： ①Map阶段的核心处理逻辑需要编写在Mapper中 ②Reduc
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2024-07-23 13:36:01
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MapReduce简介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）"，是它们的主要思想。MapReduce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。WordCount单词计数单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一，可以称为MapReduce版"Hello Wo
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2023-10-31 16:42:52
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查询所有记录中搜索频次最高的30个关键词。主要分两个步骤，首先多个mapper分别处理所有数据中的一部分关键词数据，然后汇总到reducer做词频统计。CountWordMapper在Mapper中处理每一小块数据，使用HashMap存储关键字及其频次，可以节省时间，key为查询的关键字。Mapper返回一个<Text , LongWritable>的列表，存储当前文件块中的关键字及其
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2024-03-25 21:00:20
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目录思路原理介绍改进要求环境步骤代码map部分Combiner片段Partitionerreducer 思路原理介绍在开始学习Mapreduce程序编写时，通常第一个程序为词频统计。词频统计，顾名思义是统计一篇文档中不同词出现的频数。而本文是在基本词频统计mapreduce程序的基础上进行改进。 在本次实验中，利用mapreduce自带的框架，将每个单词切片，将其设为key，value的值初始为
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2024-03-29 11:08:08
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接下来介绍MapReduce。这是一个详细的案例研究，它会展示之前讲过的大部分的思想。MapReduce是由Google设计，开发和使用的一个系统，相关的论文在2004年发表。Google当时面临的问题是，他们需要在TB级别的数据上进行大量的计算。比如说，为所有的网页创建索引，分析整个互联网的链接路径并得出最重要或者最权威的网页。如你所知，在当时，整个互联网的数据也有数十TB。构建索引基本上等同于
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2024-06-16 19:57:36
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1.词频统计任务要求 准备两个txt文件分别为wordfile1.txt和wordfile2.txt，内容如下：2.在Eclipse中创建项目 我的eclipse在usr/local/eclipse目录下，使用如下命令启动eclipsecd /usr/local/eclipse
./eclipse创建一个java工程命名为WordCount，点击next加载jar包 选中Libraries点击Ad
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2024-09-07 13:04:48
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package com.my.hadoop.hadoophdfs.mapreduce;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apac
原创
2021-04-13 12:23:01
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package com.my.hadoop.hadoophdfs.mapreduce;import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apac...
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2022-02-11 11:01:59
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文章目录Counters定义以源码的TaskCounter计数器为例自定义Counter例子 Counters定义Counters represent global counters, defined either by the MapReduce framework or applications. Each Counter can be of any Enum type. Counters
手动实现一个单词统计MapReduce程序与过程原理分析前言我们知道，在搭建好hadoop环境后，可以运行wordcount程序来体验一下hadoop的功能，该程序在hadoop目录下的share/hadoop/mapreduce目录中，通过下面的命令：yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreducehadoop-mapreduce-examples-2.6
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2024-04-16 14:36:23
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