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内容(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...
实验四:MapReduce 初级编程实践 1. 理解MapReduce编程模型的基本概念 MapReduce 是一种编程模型,用于处理和生成大数据集。它包含两个主要阶段:Map(映射)和 Reduce(归约)。 Map 阶段:将输入的数据集分割成小块,并对每个小块进行独立处理,生成一系列键值对(key-value pairs)。 Reduce 阶段:将 Map 阶段生成的键值...
大数据实验(四)MapReduce编程实践(Ubuntu) 前置工具及环境 Ubuntu 16.4 VirtualBox Hadoop 2.7.3 jdk1.8 一、MapReduce简介 MapReduce是Hadoop提供的一个分布式计算框架,MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由map以并行的方式处理,框架对map的输出进行排序,然后输入到reduce中。MapReduce 框架专门用...
实验四MapReduce编程实践实验 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A的样例如下: 20150101x 20150102 y 20150103 x 20150104 y 20150105 z 2...