mapreduce是hadoop生态中非常重要的一部分,顾名思义,主要分为两部分,map和reduce,他们各司其职,map的主要功能是用来对待处理的文档进行处理,主要是对数据进行按行读取,分割,然后根据用户需要进行不同的判断,清晰,直到得到目标的干净数据.reduce程序主要是对map传来的数据进行汇总,求和.最后经统计的结果输入到目标文件中.具体代码如下: WCMapper.java import java.io.IOException; import org.apache.commons.…

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…

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…

我们右键运行时相当于在本地启动了一个单机版本.生产中都是集群环境,并且是高可用的,生产上提交任务需要用到flink run 命令,指定必要的参数. 本课时我们主要介绍 Flink 的入门程序以及 SQL 形式的实现. 上一课时已经讲解了 Flink 的常用应用场景和架构模型设计,这一课时我们将会从一个最简单的 WordCount 案例作为切入点,并且同时使用 SQL 方式进行实现,为后面的实战课程打好基础. 我们首先会从环境搭建入手,介绍如何搭建本地调试环境的脚手架:然后分别从DataSet(批…

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…

map-reduce入门 近期在改写mahout源代码,感觉自己map-reduce功力不够深厚,因此打算系统学习一下. map-reduce事实上是一种编程范式,从统计词频(wordCount)程序来解说map-reduce的思想最easy理解. 给定一个文件,里面的内容例如以下,要求统计每一个单词的词频. Hello Angela I love you Angela How are you Angela map(每一个单词处理为一行,key,value形式) Hello,1 Angela,1…

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)…

MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) 1. WordCount单词计数 作用: 计算文件中出现每个单词的频数 输入结果按照字母顺序进行排序 Map过程 Reduce过程 WordCount的源代码 import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import…

在hadoop生态中,wordcount是hadoop世界的第一个hello world程序. wordcount程序是用于对文本中出现的词计数,从而得到词频,本例中的词以空格分隔. 关于mapper.combiner.shuffler.reducer等含义请参照Hadoop权威指南里的说明. 1.hadoop平台搭建 参照之前的帖子搭一个伪分布式的hadoop就可以.链接:https://www.cnblogs.com/asker009/p/9126354.html 2.新建一个普通conso…

1. Spark Streaming 1.1 简介(来源:spark官网介绍) Spark Streaming是Spark Core API的扩展,其是支持可伸缩.高吞吐量.容错的实时数据流处理.Spark Streaming的数据源可以为kafka,Flume,Kinesis或者是TCP socket,并且这些数据可以使用复杂的算法来处理,这些算法用高级函数表示,如map.reduce.join和window.最后被处理的数据可以被push到文件存储系统,数据库,live dashboards…