写在前面 Stream 的 Map-Reduce 操作是Java 函数式编程的精华所在,同时也是最为复杂的部分.但一旦你啃下了这块硬骨头,那你就真正熟悉Java的函数式编程了. 如果你有大数据的编程经验,你会对术语 Map-Reduce 十分熟悉亲切.如果你不熟悉大数据编程,也无所谓,通过本文的学习,相信你会对 Map-Reduce 会有一定的理解.下面我们将开始一次有趣的历程. 如有疑问,欢迎加群讨论. 本文的示例代码可从gitee上获取:https://gitee.com/cnmemset/

马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce 配置系统环境变量HADOOP_HOME,指向hadoop安装目录(如果你不想招惹不必要的麻烦,不要在目录中包含空格或者中文字符)把HADOOP_HOME/bin加到PATH环境变量(非

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马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce 前三节课主要讲了hdfs,hdfs就是一个分鱼展的大硬盘 分:分块 鱼:冗余 展:动态扩展 接下来讲云计算,也可以理解为分布式计算,其设计原则: 移动计算,而不是移动数据 前面说过,h

马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce 前三节课主要讲了hdfs,hdfs就是一个分鱼展的大硬盘 分:分块 鱼:冗余 展:动态扩展 接下来讲云计算,也可以理解为分布式计算,其设计原则: 移动计算,而不是移动数据 前面说过,h

官方 http://docs.mongodb.org/ecosystem/tutorial/getting-started-with-hadoop/ mongo-haoop项目地址 https://github.com/mongodb/mongo-hadoop 该代码托管 https://github.com/cclient/mongo_hadoop_map-reduce 原分析 由nodejs+async编写 用游标迭代查询mongo数据库,分析数据 因数据量较大,目前执行分析任务耗时4个小时

#paip.提升效率---filter map reduce 的java 函数式编程实现 ======================================================== #----------------------index索引------------------ ++函数式编程的好处儿以及缺点 ++actual code 实际代码如下 ---filter 实现... --- map 实现.. ---reduce ---调用 ##函数式编程的好处儿以及缺点 -

1.写一个工具类用来生成 map reduce 实验 所需 input 文件 下面两个是原始文件 matrix1.txt 1 2 -2 0 3 3 4 -3 -2 0 2 3 5 3 -1 2 -4 2 0 2 matrix2.txt 0 3 -1 2 -3 1 3 5 -2 -1 0 1 4 -1 2 -2 2 -1 1 2 package com.ghc.hadoop; import java.io.*; public class Utils { public static void mai

eclipse配置hadoop 2.6 服务器做的虚拟机,因为window是的hadoop会出现意想不到的错误,因为,我做了ubuntu的虚拟机供我使用 在虚拟机中进行映射设置 在eclipse中dropins加入jar包 hadoop的eclipse插件的下载地址是:我的个人网盘 https://pan.baidu.com/s/1gf7yTgB 放到eclipse的安装目录dropins下之后重启eclipse 选中hadoop远程配置参数 一定是数字否则报错: An internal err

需求说明 用Map&Reduce计算几个班级中,每个班级10岁和20岁之间学生的数量: 需求分析 学生表的字段: db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Tom'}) 将classid随机1和2.age在8-25岁之间随机,name在3-7个字符之间随机. 数据写入 数据写入java脚本 往mrtask库中students写入1000万条数据: package org.test; import java.util.ArrayList; impor

作者:Coldwings链接:https://www.zhihu.com/question/29936822/answer/48586327来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 简单的说就是问题可以划分成若干单元,每个单元的计算互不相关,单元计算结果可以在可以承受的时间内合成为总结果的计算.再说直白一点:所有分治模型都可交由hadoop解决.可以说spark是功能更全面的hadoop,支持一些诸如filter.group之类的操作,但是原本思想仍是map reduce,差别不太大

Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等. 这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop: 1.什么是Map/Reduce,看下面的各种解释: (1)MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式

随着越来越多的公司采用Hadoop,它所处理的问题类型也变得愈发多元化.随着Hadoop适用场景数量的不断膨胀,控制好怎样执行以及何处执行map任务显得至关重要.实现这种控制的方法之一就是自定义InputFormat实现. InputFormat 类是Hadoop Map Reduce框架中的基础类之一.该类主要用来定义两件事情: 数据分割(Data splits) 记录读取器(Record reader) 数据分割 是Hadoop Map Reduce框架中的基础概念之一,它定义了单个Map任

二. 分布式计算(Map/Reduce) 分 布式式计算,同样是一个宽泛的概念,在这里,它狭义的指代,按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架.在Hadoop中,分布式文件 系统,很大程度上,是为各种分布式计算需求所服务的.我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统,类似的定义推广到分布式计算上,我们可以将其视为增 加了分布式支持的计算函数.从计算的角度上看,Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入,读取计算后,最终生成自定义格式的输出文件. 而从分布式的角度

在上一篇博客:hadoop入门级总结一:HDFS中,简单的介绍了hadoop分布式文件系统HDFS的整体框架及文件写入读出机制.接下来,简要的总结一下hadoop的另外一大关键技术之一分布式计算框架:Map/Reduce. 一.Map/Reduce是什么: Map/Reduce是在2004年谷歌的一篇论文中提出大数据并行编程框架,由两个基本的步骤Map(映射)和Reduce(化简)组成,Map/Reduce由此得名.同时,由于它隐藏了分布式计算中并行化.容错.数据分布.负载均衡等内部细节,实际的

转载请标注原链接http://www.cnblogs.com/xczyd/p/8608906.html 在Hdfs学习笔记1 - 使用Java API访问远程hdfs集群中,我们已经可以完成了访问hdfs的配置. 接下来我们试图写一个最简单的map reduce程序.网上一般给的Demo都是统计词频(Word Count), 于是我们也简单先实现一下: 首先准备一个内容大致如下的test.txt文件: aa bbb aaa ab ba bb bbb bba baa aa aaa aa aab 每

map reduce程序示例 package test2; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.m

运行map reduce任务报错: (null) entry in command string: null chmod 0700 解决办法: 在https://download.csdn.net/download/xiaoliu123586/10551225 中下载winutils.exe,libwinutils.lib 拷贝到%HADOOP_HOME%\bin目录 . 再次执行程序,报错: Exception in thread "main" java.lang.Unsatisfi

java8支持了函数编程,可以让java代码更简洁和易读. 传统 for 循环方式: List<String> list = Arrays.asList("C","C++","VB","Java","Python"); for (String language : list) { System.out.println(language); } 采用 lamda方式: list.forEach(l

原文地址:https://blog.csdn.net/liyong199012/article/details/25423221 一.    概念知识介绍 Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架.这个框架解决了诸如数据分布式存储.作业调度.容错.机器间通信等复杂问题,可以使没有并行 处理或者分布式计算经验的工程师,也能很轻松地写出结构简单的.应用于成百上千台机器处理大规模数据的并行分布式程序. Hadoop MapReduce基于“分而治之”的思想,将计算任务抽象

完成了第一个mapReduce例子,记录一下. 实验环境: hadoop在三台ubuntu机器上部署 开发在window7上进行 hadoop版本2.2.0 下载了hadoop-eclipse-plugin-2.2.0.jar放入eclipse的plugin文件夹中,重启后有如下标识 下方右击: add hadoop location 此时,eclipse 左侧会有 上图即简单的实现了一个嵌于eclipse中的用于访问hdfs系统的client端,其中可以增删改查文件. ------------