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 ...
--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...
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...
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...
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...
在IT技术领域,大数据是热点,大数据技术也是热点,以Hadoop为例,作为主流的第一代大数据技术框架,可以说是入门必学。而学习Hadoop,通常从核心框架HDFS和MapReduce学起,今天我们就主要来讲讲Hadoop MapReduce编程入门。 MapReduce入门简介 MapReduce是Hadoop的核心框架之一,主要负责分布式并行计算。MapReduce 既是计算框架,也...
首先Map阶段进行拆分, 把大数据拆分成若干份小数据,多个程序同时并行计算产生中间结果;然后是Reduce聚合阶段,通过程序对并行的结果进行最终的汇总计算,得出最终的结果。 不可拆分的计算任务或相互间有依赖关系的数据无法进行并行计算! (2)构建抽象编程模型 MapReduce借鉴了函数式语言中的思想,用Map和Reduce两个函数提供了...
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 ...