MapReduce 是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE)。这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间。
MapReduce的两个阶段中:第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干;第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。Reduce阶段需要等Map阶段处理完毕才会执行,所以大量数据要临时放在内存中。 案例:下面通过MapReduce实现统计一个文件中单词出现的频率。
1.理解MapReduce编程思想; 2.会编写MapReduce版本WordCount; 3.会执行该程序; 4.自行分析执行过程。 5.3 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE)。这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间。 适用...
编写在Hadoop中依赖Yarn框架执行的MapReduce程序,并不需要自己开发MRAppMaster和YARNRunner,因为Hadoop已经默认提供通用的YARNRunner和MRAppMaster程序, 大部分情况下只需要编写相应的Map处理和Reduce处理过程的业务程序即可。 编写一个MapReduce程序并不复杂,关键点在于掌握分布式的编程思想和方法,主要将计算过程分为以下五个步...
* 设定MapReduce示例拥有HDFS的操作权限 */System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hdfs");/** * 为了清楚的看到输出结果,暂将集群调试信息缺省。 * 如果想查阅集群调试信息,取消注释即可。 *///BasicConfigurator.configure();/** * MapReude实验准备阶段: ...
Map函数负责将输入数据切分为若干个Key-Value对,并进行处理。在单词计数实验中,我们将输入的文本文件按行拆分,并将每个单词作为Key,初始值设置为1作为Value输出。Reduce函数负责对Map函数输出的结果进行合并和处理,最终得到最终的计数结果。 在实验过程中,我们遇到了一些问题。首先是数据的划分和分配。由于处理的数据量...
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②Reduce阶段的核心处理逻辑需要编写在Reducer中 ③将编写的Mapper和Reducer进行组合,组合成一个Job ④对Job进行设置,设置后运行 三、统计本地文件的单词数代码 Mapper阶段 package com.ygp.hadoop.mapreduce; import java.io.IOException; import java.util.List; ...
关于MapReduce的一段文字简介请自行查阅我的上一篇实验示例:MapReduce2-3.1.1 实验示例 单词计数(一) 好,下面进入正题。介绍Java操作MapReduce2组件完成Word Count Ver2.0的操作。 首先,使用IDE建立Maven工程,建立工程时没有特殊说明,按照向导提示点击完成即可。重要的是在pom.xml文件中添加依赖包,内容如下图: ...