<mainClass>org.apache.hadoop.examples.ExampleDriver</mainClass> </manifest> </archive> </configuration> </plugin> 这决定了使用jar命令执行hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar包时,实际执行了ExampleDriver的main方法,ExampleDriver的实现如下: public class ExampleDriver { public static void main(String ar...
setOutputKeyClass()和setOutputValueClass() 方法用以控制reduce函数输出类型,并且必须匹配reduce函数的输出类型,比如程序中输出key是Text,value 是IntWritable。 如果map和reduce的输出类型是一致的,就不需要设置map函数的输出类型,默认是一致的。但是如果不一样,需要设置map函数的输出类型。 job.setInputFormatClass() ...
yarn jar /usr/hdp/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-examples.jar wordcount /example/data/gutenberg/davinci.txt /example/data/davinciwordcount 将从/example/data/gutenberg/davinci.txt读取此作业的输入。 此示例的输出存储于/example/data/davinciwordcount中。 两个路径皆位于群集的默认存储,...
-mapper 和 -reducer 用于分别指定 Map 和 Reduce 程序。上面的例子中,分别调用 example.py 中的map函数 和 reduce函数,其处理逻辑后面会介绍; -input 和 -output 即为上面介绍的输入、输出路径。输入路径可以包括多个路径; 为了避免发生函数脚本找不到的问题,最好使用-file参数,将脚本文件提交到集群中; 如果程序...
importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; importorg.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; //Administrator publicclassWordCountExample{ privatestaticclassWordCountMapperextendsMapper<Object,Text,Text,IntWritable>{ ...
MapReduce是一种用于数据处理的编程模型。该模型非常简单。同一个程序Hadoop可以运行用各种语言编写的MapReduce程序。最重要的是,MapReduce程序本质上是并行的,因此可以将大规模的数据分析交给任何一个拥有足够多机器的运营商。MapReduce的优势在于处理大型数据集。
hadoop jar hadoop-mapreduce-example-2.4.1.jar wordcount /wordcount/data /wordcount/out mapreduce编程规范 (1)用户程序会分成三个部分:Mapper,Reducer,Driver (2)Mapper的输入数据是KV对的形式,KV的类型可以设置 (3)Mapper的输出数据是KV对的形式,KV的类型可以设置 ...
MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算。但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有
MapReduce 三个核心阶段详解 Map 阶段 将输入数据转化为中间键值对 (key, value) 的形式。 工作原理 输入格式:Hadoop 的 InputFormat(默认是 TextInputFormat)将原始数据分割成逻辑记录,传递给 Mapper。 代码语言:txt AI代码解释 1、每个逻辑块由一个 Mapper 处理,读取输入数据并生成中间结果。 2、用户需实现 map...
(4)创建包名:com.example.mapreduce.wordcount 4、编写程序 (1)编写Mapper类 package org.example.wordcount; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; /**...