import org.apache.hadoop.mapred.Reducer; import org.apache.hadoop.mapred.Reporter; import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat; public class LineCount { public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, Int...
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...
实验MapReduce编程初级实践.docx,实验3 MaPReduCe编程初级实践 实验目的 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。 实验平台 已经配置完成的 HadooP伪分布式环境。 实验内容和要求 编程
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...
在实验过程中,我学会了如何编写map和reduce函数,并利用这些函数从大数据集中进行数据提取和聚合分析。通过这个实验,我还掌握了如何调试和优化mapreduce任务,以提高数据处理效率和性能。 一、实验目的: 本次实验的目的是掌握mapreduce编程框架的使用方法,理解其实现原理,并在实际编程中熟练运用map和reduce函数进行数据处理...
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...
MapReduce编程实验(JavaAPI操作) 1 保证伪分布式集群启动正常 2把CentOS上的hadoop目录下载到Windows上(可使用WinSCP) 3在/hadoop/bin目录下放入winuitls插件 4 配置环境变量(HADOOP_HOME 以及 path) 5 idea中创建Maven项目,导入依赖的jar包 创建:new>project>maven>项目名字>next>finish...
内容提示: 第1 页共 5 页 大数据技术基础实验报告-MapReduce 编程 实验内容: (一)安装 Hadoop-Eclipse-Plugin 要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序,需要安装 hadoop-eclipse-plugin,可下载 Github 上的 hadoop2x-eclipse-plugin。下载后,将 release 中的 hadoop-eclipse-kepler-plugin-2.6.0.jar 复制到 ...
MapReduce是一种分布式计算框架,主要用于大规模数据处理。它可以将一个大型数据集分成许多小的数据块,并在多台计算机上并行处理这些数据块。MapReduce框架由Google公司提出,被广泛应用于搜索引擎、社交网络等领域。 二、实验目的 本次实验的目的是掌握MapReduce编程模型及其应用。通过实现一个简单的WordCount程序,学习MapRe...