原文:大数据学习之七——MapReduce简单代码实例

.关于MapReduce MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型,能够支持java Python C 等语言。MapReduce程序本质上是并行运行的,因此可以处理大规模数据集,这也是它的优势。 .使用hadoop分析数据 hadoop提供了并行处理,我们将查询表示成MapReduce作业。 MapReduce任务过程分为两个处理阶段:map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键 值作 ...

2018-01-27 19:55 0 6744 推荐指数:

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大数据学习之十——MapReduce代码实例数据去重和数据排序

***数据去重*** 目标: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。 算法思想:根据reduce的过程特性,会自动根据key来计算输入的value集合,把数据作为key输出给reduce,无论这个数据出现多少次,reduce最终结果中key只能输出一次。 1.实例中每个数据 ...

Tue Jan 30 03:16:00 CST 2018 0 3021
大数据学习之九——Combiner,Partitioner,shuffle和MapReduce排序分组

1.Combiner Combiner是MapReduce的一种优化手段。每一个map都可能会产生大量的本地输出,Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并,以减少map和reduce结点之间的数据传输量,以提高网络IO性能。只有操作满足结合律的才可设置combiner ...

Mon Jan 29 16:40:00 CST 2018 0 1050
大数据学习(5)MapReduce切片(Split)和分区(Partitioner)

MapReduce中,分片、分区、排序和分组(Group)的关系图: 分片大小 对于HDFS中存储的一个文件,要进行Map处理前,需要将它切分成多个块,才能分配给不同的MapTask去执行。 分片的数量等于启动的MapTask的数量。默认情况下,分片的大小就是HDFS ...

Wed Dec 20 08:43:00 CST 2017 2 7137
大数据技术 —— MapReduce 简介

本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观,但由于输入数据很大,为了能在合理的时间内完成,这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上。例如处理爬取得到的文档、网页请求日志来计算各种衍生数据,如倒排索引 ...

Mon Jul 28 01:16:00 CST 2014 2 13471
大数据技术之Hadoop(MapReduce

第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想,如图4-1所示。 图4-1 ...

Tue Apr 02 17:03:00 CST 2019 0 607
大数据------MapReduce 计算流程

MapReduce是Hadoop的一个并行计算框架,将一个计算任务拆分成为两个阶段分别是Map阶段和Reduce阶段.Map Reduce计算框架充分利用了存储节点(datanode)所在的物理主机的计算资源(内存/CPU/网络/少许磁盘)进行并行计算.MapReduce框架会在所有的存储节点 ...

Fri Aug 30 05:04:00 CST 2019 0 579
大数据开发 | MapReduce介绍

1. MapReduce 介绍 1.1MapReduce的作用 假设有一个计算文件中单词个数的需求,文件比较多也比较大,在单击运行的时候机器的内存受限,磁盘受限,运算能力受限,而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发 ...

Mon Oct 09 23:51:00 CST 2017 3 1348
大数据软件比较MapReduce和Spark

大数据软件比较 分布式的简单理解 在分布式系统出现之前,只有通过不断增加单个处理机的频率和性能来缩短数据的处理时间,分布式则将一个复杂的问题切割成很多的子任务,分布到多台机器上并行处理,在保证系统稳定性的同时,最大限度提高系统的运行速度。 MapReduce 模型整体分析 ...

Thu Oct 10 01:15:00 CST 2019 0 345
 
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