通常调用一次Reduce函数,输出1个或0个值。 上面对Map函数和Reduce函数的描述可能过于抽象,我们拿前面提到的词频统计为例,实现能够统计词频的Map函数和Reduce函数,如代码1和代码2所示。 map(String key, String value): //key: document name //value: document contents for each word w in value: EmitIntermida...
图1 词频统计过程 在图1演示中,首先,MapReduce通过默认组件TextInputFormat将待处理的数据文件(如text1.txt和text2.txt),把每一行的数据都转变为<key,value>键值对(其中,对应key为偏移量,value为这一行的文本内容);其次,调用Map()方法,将单词进行切割并进行计数,输出键值对作为Reduce阶段的输入键值对;最后,调用...
mapreduce编程实例——词频统计实验总结 本次实验是使用MapReduce编程模型进行词频统计。实验中首先了解了MapReduce的概念和原理,然后根据实际需求编写了相应的Mapper和Reducer函数,最后通过Hadoop集群执行MapReduce任务进行词频统计。 在实验过程中,遇到了一些问题和难点,下面对实验过程进行总结和分析。 首先,在编写Mapper函数...
实例:词频统计任务 考虑一个实际的编程实例,如词频统计,假设我们有一个大型文本文件,需要统计其中每个单词出现的次数,按照MapReduce模型,我们将这个过程分为Map和Reduce两个阶段。 1、Map阶段 在Map阶段,程序会读取文本文件,为每个单词生成一个键值对,其中键是单词本身,值是该单词出现的次数(初始为1),如果文本中包含...
MapReduce编程实例包括词频统计、倒排索引构建等。通过map和reduce函数实现数据处理和聚合,适用于大规模数据集的并行计算。 MapReduce是一种编程模型,用于处理和生成大数据集,它最早由Google提出,并被广泛应用于分布式计算环境中,MapReduce的核心思想是将一个大任务分解成多个小任务,通过映射(Map)和归约(Reduce)两个步骤...
1. WordCount单词统计 (1) 输入输出 输入数据: file1.csv内容 hellod world file2.csv内容 hellod hadoop 输出结果: hadoop 1hello2world1 (2) 代码实现及分析 View Code 2. 数据去重 (1) 输入输出 输入数据: file1.csv内容 2017-12-09a2017-12-10a2017-12-11a2017-12-12b2017-12-13 b ...
词频统计 数据去重 数据排序 求平均值、中位数、标准差、最大/小值、计数 分组、分区 数据输入输出格式化 多文件输入、输出 多文件输入、输出 单表关联 多表关联 倒排索引 TopN 作业链 项目 Web日志KPI指标分析 PeopleRank算法实现 推荐系统——基于物品的协同过滤算法实现 数据 关于我Map...
1. WordCount单词统计 (1) 输入输出 输入数据: file1.csv内容 hellod world file2.csv内容 hellod hadoop 输出结果: hadoop 1hello2world1 (2) 代码实现及分析 View Code 2. 数据去重 (1) 输入输出 输入数据: file1.csv内容 2017-12-09a2017-12-10a2017-12-11a2017-12-12b2017-12-13 b ...
单词计数是MapReduce编程中的经典案例,用于统计文本数据中各单词的出现频率。 Map阶段 在Map阶段,每个mapper接收文本的一个片段,然后按行读取,将每行文本分割成单词,并为每个单词生成一个键值对(单词, 1),对于句子"hello world",生成的键值对为("hello", 1), ("world", 1)。