实验2:MapReduce的应用(4学时) 目的:在Hadoop平台编写基本的MapReduce程序实现数据分析 内容: 1.从分布式文件系统中读入数据 2.执行Map任务执行中间结果 3.通过Shuffle阶段把中间结果分区排序整理后发送给Reduce任务 4.执行Reduce任务得到最终结果并写入分布式文件系统 要求:理解MapReduce的工作流程,了解MapReduce的具体应...
一、实验目标本实验旨在介绍MapReduce计算模型的应用,以及如何在Hadoop环境下编写和运行一个简单的MapReduce程序来解决实际问题。二、实验环境1、操作系统:Linux(可以使用虚拟机或云服务器) 2、JavaJDK:建议使用Java8或更高版本 3、Hadoop:最新版本(可以从Hadoop官方网站下载)三、实验内容1、选择一个应用场景 ...
（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，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并...
1. 从分布式文件系统中读入数据 首先,我们需要在 Hadoop 平台上创建一个 MapReduce 程序来读取分布式文件系统中的数据。在程序中使用 InputFormat 类来指定数据的输入格式,例如 TextInputFormat 类用于读取文本文件,SequenceFileInputFormat 类用于读取序列化文件等。 以下是一个简单的 MapReduce 程序,用于从分布式文件...