通过MapReduce编程,可以实现大规模数据的分布式处理,提高数据处理的效率和速度。 二、实验目的 本实验旨在让学生掌握MapReduce的基本原理和编程方法,通过实际的编程操作,运用MapReduce处理大规模数据集,并理解MapReduce在数据处理中的重要作用。 三、实验内容 1.环境准备 在进行MapReduce编程之前,需要搭建好相应的开发环境...
最后就是博主的java代码里面的:"hdfs://localhost:9000");这个端口,如果你是黑马教程的hadoop的话改成"hdfs://node1:8020");这样就行了其余的不做修改。 进行排序的实验:实验5 MapReduce初级编程实践(2)——编写程序实现对输入文件的排序_编写程序实现对输入文件的排序** 现在有多个输入文件,每个文件中的每行...
实验5 MapReduce编程初级实践 一、实验目的 （1）通过实验掌握基本的MapReduce编程方法。（2）掌握用MapReduce解决一些常见数据处理问题的方法，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。二、实验平台 已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。三、实验内容和要求 1．编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件，即文件A和文件B...
Shuffle阶段是在Map的输出到Reduce的输入 扩展 在MR(MapReduce)阶段可以优化的点1、加大环形缓冲区的内存 2、增大缓冲区阈值的大小 (考虑剩余的空间是不是够系统使用) 3、对输出的进行压缩(压缩-解压的过程会消耗CPU) 4、让Map端的达到最高效率(尽量减少环形缓冲区flush的次数,减少磁盘IO 的使用次数) 5、让redu...
本次实验练习中,我们将借助Eclipse集成开发环境(IDE)编写MapReduce程序,以统计给定文本文件的行数。 三、操作步骤 1.在Ubuntu上安装Eclipse、Hadoop和JDK(虚拟机里已经安装了这些环境); 2.打开Eclipse,创建一个新的Java Project; 3.选择“Configure Build Path”,选择Library标签,Add External JARs; ...
2.再次执行会报错,说文件已经存在。 解决办法:删除输出文件即可(程序执行时输出文件不能存在) 5.实验总结 通过本次实验,使我掌握基本的MapReduce编程方法;掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题,包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。短暂的云计算课程实验到此结束,到我知道对云计算的学习是没有尽头的。©...
实验目的 1.通过实验掌握基本的MapReduce 编程方法; 2.掌握用MapReduce 解决一些常见的数据处理问题,包括数据去重、数据排序和数据挖 掘等。 2. 实验 已经配置完成的Hadoop 伪分布式环境。 Ubuntu 下Hadoop 伪分布式环境配置: http:/ /blog/install-hadoop-in-centos/ Ubuntu 下使用Eclipse 编译运行MapReduce 程序...
4. 调试和优化是mapreduce任务中必不可少的环节,通过合理的调试和优化可以提高任务的运行效率和性能。 通过本次实验,我对mapreduce编程框架有了更深入的理解,并获得了宝贵的实践经验。我将继续学习和掌握更多的大数据处理和分析技术,以便在未来的工作中能够更好地应用和推广。通过本次实验,我对MapReduce编程框架有了...
1、实验3 MaPReduCe编程初级实践1. 实验目的1. 通过实验掌握基本的 MaPRedUCe编程方法;2. 掌握用MaPRedUCe解决一些常见的数据处理问题,包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。2. 实验平台已经配置完成的 HadooP伪分布式环境。3. 实验内容和要求1. 编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件,即文件A和文件B,请编写...
通过实验掌握基本的 MapReduce 编程方法 掌握用 MapReduce 解决一些常见的数据处理问题,包括数据去重、数据排序和数据挖掘等实验内容(一)编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件,即文件A和文件B,请编写MapReduce程序,对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件...