2014 MapReduce】的更多相关文章

function map(String name, String document): // name: document name // document: document contents for each word w in document: emit (w, ) function reduce(String word, Iterator partialCounts): // word: a word // partialCounts: a list of aggregated par…
https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任…
PageRank对网页排名的算法,曾是Google发家致富的法宝.以前虽然有实验过,但理解还是不透彻,这几天又看了一下,这里总结一下PageRank算法的基本原理. 一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的…
按照文档:http://www.micmiu.com/bigdata/hadoop/hadoop2x-eclipse-mapreduce-demo/安装配置好Eclipse后,运行WordCount程序报错: log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory). log4j:WARN Please initialize the log4j…
一.MapReduce执行过程 MapReduce运行时,首先通过Map读取HDFS中的数据,然后经过拆分,将每个文件中的每行数据分拆成键值对,最后输出作为Reduce的输入,大体执行流程如下图所示: 整个流程图具体来说:每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出,整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段,如图所示. 在上图中,把Mapper任务的运行过程分为六个阶段. 第一阶段是把输…
 本周,AzureCAT 团队非常高兴在 Strata 会议上首次集体亮相.对于那些对 AzureCAT 团队不太熟悉的人来说,我们是 Microsoft 云与企业部门一个核心的国际性团队,由大约 70 个 Azure 和数据专家组成.我们就是在客户进行重大部署时被高管召唤到现场的那些人.我指的是最大最复杂的数据.数据存储.分析和云应用场景.迄今为止,我们已经处理了数百个此类事件,并且我们的队伍仍在壮大.我们的团队将这些经验传授给工程团队,确保在设计中始终以客户为重,并且让工程团队认清客户所…
摘要:MapReduce程序进行单词计数. 关键词:MapReduce程序  单词计数 数据源:人工构造英文文档file1.txt,file2.txt. file1.txt 内容 Hello   Hadoop I   am  studying   the   Hadoop  technology file2.txt内容 Hello  world The  world  is  very  beautiful I   love    the   Hadoop    and    world 问题描…
摘要:MapReduce程序进行数据去重. 关键词:MapReduce   数据去重 数据源:人工构造日志数据集log-file1.txt和log-file2.txt. log-file1.txt内容 2014-1-1    wangluqing 2014-1-2    root 2014-1-3   root 2014-1-4  wangluqing 2014-1-5  root 2014-1-6  wangluqing log-file2.txt内容 2014-1-1  root 2014-…
http://blog.javachen.com/2014/06/24/tuning-in-mapreduce/ 本文主要记录Hadoop 2.x版本中MapReduce参数调优,不涉及Yarn的调优. Hadoop的默认配置文件(以cdh5.0.1为例): core-default.xml hdfs-default.xml mapred-default.xml 说明: 在hadoop2中有些参数名称过时了,例如原来的mapred.reduce.tasks改名为mapreduce.job.red…
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