第1节 MapReduce入门：mapreduce的wordcount程序执行问题

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【Hadoop离线基础总结】MapReduce入门

MapReduce入门 Mapreduce思想概述 MapReduce的思想核心是分而治之,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景). 最主要的特点就是把一个大的问题,划分成很多小的子问题,并且每个小的子问题的求取思路与我们大问题的求取思路一样. 最主要有两个阶段:一个map阶段,负责拆分:一个是reduce阶段,负责聚合. 思想模型一个文件切块(Split)对应一个mapTask mapreduce没有block的概念,默认一个切块(Split)对应block块的大小(128M)…

大数据笔记（二十八）——执行Spark任务、开发Spark WordCount程序

一.执行Spark任务: 客户端 1.Spark Submit工具:提交Spark的任务(jar文件) (*)spark提供的用于提交Spark任务工具 (*)example:/root/training/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar (*)SparkPi.scala 例子:蒙特卡罗求PI bin/spark-submit --master spark://bigdata11:7077…

Hadoop基础-MapReduce入门篇之编写简单的Wordcount测试代码

Hadoop基础-MapReduce入门篇之编写简单的Wordcount测试代码作者:尹正杰版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本文主要是记录一写我在学习MapReduce时的一些琐碎的学习笔记, 方便自己以后查看.在调用API的时候,可能会需要maven依赖,添加依赖的包如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.ap…

MapReduce编程入门实例之WordCount：分别在Eclipse和Hadoop集群上运行

上一篇博文如何在Eclipse下搭建Hadoop开发环境,今天给大家介绍一下如何分别分别在Eclipse和Hadoop集群上运行我们的MapReduce程序! 1. 在Eclipse环境下运行MapReduce程序(WordCount程序) 首先看一下我的项目结构和WordCount程序: 其中word.txt将作为我们测试的输入文件,内容如下: 程序代码如下所示: package com.hadoop.WordCount; import java.io.IOException; import…

第1节 MapReduce入门：11、mapreduce程序的入门

1.1.理解MapReduce思想 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的思想核心是“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).即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想,而不是自己原创. Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理.可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系. Reduce负责“合”,即对map阶段的结果进行全局汇总. 这两个阶段合起来正是Ma…