这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了。看了官网的教程【吐槽一下,果然英语还是很重要!】,嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的。其实是作业要求啦,觉得 ...
实现原理分析: map函数数将输入的文本按照行读取, 并将Key 每一行的内容 输出 value 空。 reduce会自动统计所有的key,我们让reduce输出key gt 输入的key value gt 空,这样就利用reduce自动合并相同的key的原理实现了数据去重。 源代码: package com.duking.hadoop import java.io.IOException imp ...
2016-11-15 10:14 0 3483 推荐指数:
这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了。看了官网的教程【吐槽一下,果然英语还是很重要!】,嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的。其实是作业要求啦,觉得 ...
一、原理分析 Mapreduce的处理过程,由于Mapreduce会在Map~reduce中,将重复的Key合并在一起,所以Mapreduce很容易就去除重复的行。Map无须做任何处理,设置Map中写入context的东西为不作任何处理的行,也就是Map中最初处理的value即可 ...
数据去重: 原理(理解):Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>,原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。Reduce的输出是不重复的数据,也就是每一行数据作为key,即k3。而v3 ...
转自:https://www.zybuluo.com/frank-shaw/note/206604 MapReduce基本过程 关于MapReduce中数据流的传输过程,下图是一个经典演示: 关于上图,可以做出以下逐步分析: 输入数据(待处理)首先会被切割分片,每一个分片都会复制 ...
1.概述 Hadoop Streaming提供了一个便于进行MapReduce编程的工具包,使用它可以基于一些可执行命令、脚本语言或其他编程语言来实现Mapper和 Reducer,从而充分利用Hadoop并行计算框架的优势和能力,来处理大数据。需要注意的是,Streaming方式 ...
(一)——强大的MapReduce》主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通 ...
谈谈MapReduce的概念、Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现 什么是MapReduce? MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型,用于大规模数据集的并行运算。 有以下几个特点: 分而治之,并行处理。 抽象了map和reduce ...