本文是对Hadoop2.2.0版本的MapReduce进行详细讲解。请大家要注意版本，因为Hadoop的不同版本，源码可能是不同的。 以下是本文的大纲： 1.获取源码2.WordCount案例分析3.客户端源码分析4.小结5.Mapper详解 　　5.1.map输入 　　5.2.map输出 ...

Mapreduce基础编程模型：将一个大任务拆分成一个个小任务，再进行汇总。 MapReduce是分两个阶段：map阶段：拆；reduce阶段：聚合。 hadoop环境安装 （前者是运行的结果集，后者是执行程序的状态） more part-r-00000 到这里已经 ...

a. 由于MapReduce的shuffle过程需写磁盘，比较影响性能；而Spark利用RDD技术，计算在内存中进行. b. MapReduce计算框架(API)比较局限, 而Spark则是具备灵活性的并行计算框架. c. 再说说Spark API方面- Scala: Scalable ...

主要内容： mapreduce编程模型再解释； ob提交方式： windows->yarn windows->local ； linux->local linux->yarn； 本地运行debug调试观察 ...

在查看数据块的如何处理之前，我们需要更仔细地了解Hadoop如何存储数据。在Hadoop中，文件由一个一个的记录组成，最终由mapper任务一个一个的处理。 例如，示例数据集包含有关1987至2008年间美国境内已完成航班的信息。如果要下载数据集可以打开如下网址： http ...

MapReduce的设计思想 主要的思想是分而治之(divide and conquer),分治算法。 将一个大的问题切分成很多小的问题，然后在集群中的各个节点上执行，这既是Map过程。在Map过程结束之后，会有一个Ruduce的过程，这个过程即将所有的Map阶段产出 ...

mapreduce程序效率的瓶颈在于两点： 　　1：计算机性能 　　2：I/O操作优化 优化无非包括时间性能和空间性能两个方面，存在一下常见的优化策略： 　　1：输入的文件尽量采用大文件 　　　　众多的小文件会导致map数量众多，每个新的map任务都会造成一些性能的损失。所以可以将一些 ...

前言 　　前面以前把关于HDFS集群的所有知识给讲解完了，接下来给大家分享的是MapReduce这个Hadoop的并行计算框架。 一、背景 1）爆炸性增长的Web规模数据量 　　 2）超大的计算量/计算复杂度 　　 3）并行计算大趋所势 　　 二、大数据的并行计算 1）一个 ...