通过MapReduce编程,可以实现大规模数据的分布式处理,提高数据处理的效率和速度。 二、实验目的 本实验旨在让学生掌握MapReduce的基本原理和编程方法,通过实际的编程操作,运用MapReduce处理大规模数据集,并理解MapReduce在数据处理中的重要作用。 三、实验内容 1.环境准备 在进行MapReduce编程之前,需要搭建好相应的开发环境...
最后就是博主的java代码里面的:"hdfs://localhost:9000");这个端口,如果你是黑马教程的hadoop的话改成"hdfs://node1:8020");这样就行了其余的不做修改。 进行排序的实验:实验5 MapReduce初级编程实践(2)——编写程序实现对输入文件的排序_编写程序实现对输入文件的排序** 现在有多个输入文件,每个文件中的每行...
实验5 MapReduce编程初级实践 一、实验目的 （1）通过实验掌握基本的MapReduce编程方法。（2）掌握用MapReduce解决一些常见数据处理问题的方法，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。二、实验平台 已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。三、实验内容和要求 1．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...
Shuffle阶段是在Map的输出到Reduce的输入 扩展 在MR(MapReduce)阶段可以优化的点1、加大环形缓冲区的内存 2、增大缓冲区阈值的大小 (考虑剩余的空间是不是够系统使用) 3、对输出的进行压缩(压缩-解压的过程会消耗CPU) 4、让Map端的达到最高效率(尽量减少环形缓冲区flush的次数,减少磁盘IO 的使用次数) 5、让redu...
本次实验练习中,我们将借助Eclipse集成开发环境(IDE)编写MapReduce程序,以统计给定文本文件的行数。 三、操作步骤 1.在Ubuntu上安装Eclipse、Hadoop和JDK(虚拟机里已经安装了这些环境); 2.打开Eclipse,创建一个新的Java Project; 3.选择“Configure Build Path”,选择Library标签,Add External JARs; ...
MapReduce的核心思想是将数据处理的逻辑简化为两个函数:Map函数和Reduce函数。Map函数负责处理输入数据,生成一系列中间键值对;Reduce函数则负责合并这些中间键值对,生成最终的结果。 学习MapReduce的目的在于掌握其编程方法,以便能够利用Hadoop等分布式计算框架高效地处理大规模数据集。通过MapReduce编程实践,我们可以了解并...
学习MapReduce编程模型,理解MapReduce编程思想,会用MapReduce框架编写简单的并行程序; 熟练使用Eclipse编写、调试和运行MapReduce并行程序。 1)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...
2.再次执行会报错,说文件已经存在。 解决办法:删除输出文件即可(程序执行时输出文件不能存在) 5.实验总结 通过本次实验,使我掌握基本的MapReduce编程方法;掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题,包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。短暂的云计算课程实验到此结束,到我知道对云计算的学习是没有尽头的。©...
实验MapReduce编程初级实践.docx,实验3 MaPReduCe编程初级实践 实验目的 通过实验掌握基本的 MaPRedUCe编程方法; 掌握用MaPRedUCe解决一些常见的数据处理问题, 包括数据去重、数据排序和数据挖 掘等。 实验平台 已经配置完成的 HadooP伪分布式环境。 实验内容和要求 编程
1、实验3 MaPReduCe编程初级实践1. 实验目的1. 通过实验掌握基本的 MaPRedUCe编程方法;2. 掌握用MaPRedUCe解决一些常见的数据处理问题,包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。2. 实验平台已经配置完成的 HadooP伪分布式环境。3. 实验内容和要求1. 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...