import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import ...
map()方法(MapTask进程)对每一个<K,V>调用一次 packagecn.coreqi.mapreduce.wordcount;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;importjava.io.IOException;/** * KEYIN, map阶段输入的key的类型...
--Reduce阶段:1.Reduce阶段的主要作用是“合”,即对map阶段的结果进行全局汇总。 比如频数统计案例,每个MapTask分开计算自己分到的数据块,将结果输出到节点机器的硬盘上(部分排序),在Reduce阶段会从节点上读取这些Map的输出,进行整合(全局排序),输出整体的结果 1.2. 官方WordCount案例源码解析 解析源码 map reduce 阶...
Hadoop的MapReduce不只是可以处理文本信息,它还可以处理二进制格式的数据。 Hadoop的顺序文件格式存储二进制的键/值对的序列。 如果要用顺序文件数据作为MapReduce的输入,应用sequenceFileInputFormat。 键和值是由顺序文件决定,所以只需要保证map输入的类型匹配。 5)数据库输入 DBInputFormat这种输入格式用于使用JDBC从关...
一、MapReduce简介 MapReduce是一种面向大数据平台的分布式并行计算框架,它允许使用人员在不会分布式并行编程的情况下,将程序运行在分布式系统上。它提供的并行计算框架,能自动完成计算任务的并行处理,自动划分计算数据,在集群节点上自动分配和执行计算任务,自动收集计算结果,使得开发人员只用关心业务的实现逻辑,大大降低开...
1)产生MapReduce背景 2)整体认识 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算,用于解决海量数据的计算问题。 MapReduce分成了两个部分: 1)映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作。即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping。 2...
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架 MapReduce概述 Hadoop作为开源组织下最重要的项目之一,自推出后得到了全球学术界和工业界的广泛关注、推广和普及。它是开源项目Lucene(搜索索引程序库)和Nutch(搜索引擎)的创始人Doug Cutting于2004年推出的。当时Doug Cutting发现Ma...
从网上搜到的一篇hadoop的编程实例,对于初学者真是帮助太大了,看过以后对MapReduce编程基本有了大概的了解。看了以后受益匪浅啊,赶紧保存起来。 1、数据去重 数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据...
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的一个样例供参考。 输入文件f1.txt的样例如下: 20150101 x 20150102 y ...