MapReduce编程模型 - 相关文章

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mapreduce编程模型你知道多少？

上次新霸哥给大家介绍了一些hadoop的相关知识,发现大家对hadoop有了一定的了解,但是还有很多的朋友对mapreduce很模糊,下面新霸哥将带你共同学习mapreduce编程模型. mapreduce编程模型可以利用大量的商用服务器构成大规模集群来解决处理千兆级别的数据量问题.mapreduce编程模型有两个比较独立的步骤,分别是map和reduce map:比较常见的就是数据初始读取和转换的步骤,同时在这个步骤中,每个独立的输入数据记录都进行并行处理. Reduce: 一个数据整合或者加…

MapReduce 编程模型

一.简单介绍 1.MapReduce 应用广泛的原因之中的一个在于它的易用性.它提供了一个因高度抽象化而变得异常简单的编程模型. 2.从MapReduce 自身的命名特点能够看出,MapReduce 由两个阶段组成:Map 和Reduce .用户仅仅需编写map( ) 和reduce( ) 两个函数,就可以完毕简单的分布式程序的设计. 1)map ( ) 函数以key/value 对作为输入,产生另外一系列key/value 对作为中间输出写入本地磁盘.MapReduce 框架会自己主动将这…

MapReduce编程模型详解（基于Windows平台Eclipse）

本文基于Windows平台Eclipse,以使用MapReduce编程模型统计文本文件中相同单词的个数来详述了整个编程流程及需要注意的地方.不当之处还请留言指出. 前期准备 hadoop集群的搭建编程环境搭建 1.将官网下载的hadoop安装包解压,并记住下图所示的目录 2.创建java project,右键工程--->build path--->Configure build path 3.进行如下图操作 4.新建MapReduce编程要使用的环境包,如下图操作 5.将下图所示的commo…

MapReduce编程模型简介和总结

MapReduce应用广泛的原因之一就是其易用性,提供了一个高度抽象化而变得非常简单的编程模型,它是在总结大量应用的共同特点的基础上抽象出来的分布式计算框架,在其编程模型中,任务可以被分解成相互独立的子问题.MapReduce编程模型给出了分布式编程方法的5个步骤: 迭代,遍历输入数据,将其解析成key/value对: 将输入key/value对映射map成另外一些key/value对: 根据key对中间结果进行分组(grouping): 以组为单位对数据进行归约: 迭代,将最终产生的key/v…

[转]Hadoop集群_WordCount运行详解--MapReduce编程模型

Hadoop集群_WordCount运行详解--MapReduce编程模型下面这篇文章写得非常好,有利于初学mapreduce的入门 http://www.nosqldb.cn/1369099810935.html…

MapReduce 编程模型概述

MapReduce 编程模型给出了其分布式编程方法,共分 5 个步骤:1) 迭代(iteration).遍历输入数据, 并将之解析成 key/value 对.2) 将输入 key/value 对映射(map) 成另外一些 key/value 对.3) 依据 key 对中间数据进行分组(grouping).4) 以组为单位对数据进行归约(reduce).5) 迭代. 将最终产生的 key/value 对保存到输出文件中.MapReduce 将计算过程分解成以上 5 个步骤带来的最大好处是组件化与并…

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