通过前面的实例，可以基本了解MapReduce对于少量输入数据是如何工作的，但是MapReduce主要用于面向大规模数据集的并行计算。所以，还需要重点了解MapReduce的并行编程模型和运行机制。   我们知道，MapReduce计算模型主要由三个阶段构成：Map、shuffle ...

MapReduce原理图： MapReduce具体执行过程图： 首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job，接下来就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新 ...

学习大数据接触到的第一个编程思想 MapReduce。 前言 之前在学习大数据的时候，很多东西很零散的做了一些笔记，但是都没有好好去整理它们，这篇文章也是对之前的笔记的整理，或者叫输出吧。一来是加深自己的理解，二来是希望这些东西能帮助想要学习大数据或者说正在学习大数据的朋友 ...

的原理实现了数据去重。 源代码： package com.duking.hadoop; ...

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 ...

模型架构： 执行计算任务有两个角色一个是JobTracker，一个是TaskTracker，前者用于管理和调度工作，后者用于执行工作。 一般来说一个Hadoop集群由一个JobTracker和N个TaskTracker构成。 可以理解为shuffle描述着Map task ...

参考： https://www.zybuluo.com/frank-shaw/note/206604 一、MapReduce数据处理流程 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多份到HDFS中。上图默认的是分片已经 ...