WordCount是一个入门的MapReduce程序(从src\examples\org\apache\hadoop\examples粘贴过来的): package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path…

理解MapReduce Hadoop的MapReduce过程具有如下形式:           1) map: (K1, V1) => list(K2, V2)          2) reduce: (K2, list(V2)) => list(K3, V3) 我用一个简单的例子说明它表示的含义: 假设待分析的数据文件是一个用户名和密码的表,即"用户名,密码"格式: ========= input.dat========= zhang,123456 wang,qazxsw…

Google工程师将MapReduce定义为一般的数据处理流程.一直以来不能完全理解MapReduce的真义,为什么MapReduce可以“一般”? 最近在研究Spark,抛开Spark核心的内存计算,这里只关心Spark做了什么.在Spark上的所有工作都是围绕数据集进行,包括创建新的数据集.对数据集的转换.对数据集的归约.对于实际应用中的数据处理流程,Spark的这些似乎足够了,足够形成一套一般的数据处理流程.的确,Spark以数据集为操作对象,而可以不论数据集中数据的类型——很朴素的思想!…

彻底理解MapReduce shuffle过程原理 MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Redu…

这是我收集的两本关于Hadoop的书,高清PDF版,在此和大家分享: 1.<Hadoop技术内幕:深入理解MapReduce架构设计与实现原理>董西成 著  机械工业出版社2013年5月出版 2.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理>蔡斌.陈湘萍 著  机械工业出版社2013年4月出版 百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1sjNmkFj…

下面写一个default mapreduce 的程序: import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apa…

一.准备: eclipse,hadoop集群 注意:为了方便测试和修改,我用的是 windows 连接hadoop集群,这样在windows 下直接就能够执行 mapreduce 任务,方便程序调试.在 windows 下执行 mapreduce 任务需要安装相关插件,可以参考   windows连接hadoop集群下执行MapReduce任务 数据下载地址:数据下载 密码:idnx 二.分析 本案例的数据来自某搜索引擎开放出来的部分搜索数据,数据格式如下: 20111230104334    …

上一章我们编写了简单的 MapReduce 程序,掌握这些就能编写大多数数据处理的代码.但是 MapReduce 框架提供给用户的能力并不止如此,本章我们仍然以上一章 word count 为例,继续完善我们的数据处理代码.本章主要关注的重点包括三个部分: 1. 完整的 map / reduce 任务,完整的 map 任务除了 map 方法里的逻辑外,还包括任务运行前的准备工作以及任务结束后的清理工作,reduce 任务也一样 2. Counter 的作用,有时候为了统计程序运行中任务的状态,比…

上一章我们搭建了分布式的 Hadoop 集群.本章我们介绍 Hadoop 框架中的一个核心模块 - MapReduce.MapReduce 是并行计算模块,顾名思义,它包含两个主要的阶段,map 阶段和 reduce 阶段.每个阶段输入和输出都是键值对.map 阶段主要是对输入的原始数据做处理,按照 key-value 形式输出数据,输出的数据按照key是有序的.reduce 阶段的输入是 map 任务的输出,会对输入的数据会按照 key 做归并排序,使得输入 reduce 任务输入的 key…

1. MapReduce 定义 Hadoop 中的 MapReduce是一个使用简单的软件框架.基于它写出来的应用程序能够执行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级别的数据集 2. MapReduce 特点 MapReduce 为什么如此受欢迎?尤其如今互联网+时代,互联网+公司都在使用 MapReduce.MapReduce 之所以如此受欢迎.它主要有下面几个特点. - MapReduce 易于编程.它简单的实现一些接口,就能够完毕一个分布式程序.这个分布式程序能…