本文是對Hadoop2.2.0版本的MapReduce進行詳細講解。請大家要注意版本，因為Hadoop的不同版本，源碼可能是不同的。 以下是本文的大綱： 1.獲取源碼2.WordCount案例分析3.客戶端源碼分析4.小結5.Mapper詳解 　　5.1.map輸入 　　5.2.map輸出 ...

Mapreduce基礎編程模型：將一個大任務拆分成一個個小任務，再進行匯總。 MapReduce是分兩個階段：map階段：拆；reduce階段：聚合。 hadoop環境安裝 （前者是運行的結果集，后者是執行程序的狀態） more part-r-00000 到這里已經 ...

a. 由於MapReduce的shuffle過程需寫磁盤，比較影響性能；而Spark利用RDD技術，計算在內存中進行. b. MapReduce計算框架(API)比較局限, 而Spark則是具備靈活性的並行計算框架. c. 再說說Spark API方面- Scala: Scalable ...

主要內容： mapreduce編程模型再解釋； ob提交方式： windows->yarn windows->local ； linux->local linux->yarn； 本地運行debug調試觀察 ...

在查看數據塊的如何處理之前，我們需要更仔細地了解Hadoop如何存儲數據。在Hadoop中，文件由一個一個的記錄組成，最終由mapper任務一個一個的處理。 例如，示例數據集包含有關1987至2008年間美國境內已完成航班的信息。如果要下載數據集可以打開如下網址： http ...

MapReduce的設計思想 主要的思想是分而治之(divide and conquer),分治算法。 將一個大的問題切分成很多小的問題，然后在集群中的各個節點上執行，這既是Map過程。在Map過程結束之后，會有一個Ruduce的過程，這個過程即將所有的Map階段產出 ...

mapreduce程序效率的瓶頸在於兩點： 　　1：計算機性能 　　2：I/O操作優化 優化無非包括時間性能和空間性能兩個方面，存在一下常見的優化策略： 　　1：輸入的文件盡量采用大文件 　　　　眾多的小文件會導致map數量眾多，每個新的map任務都會造成一些性能的損失。所以可以將一些 ...

前言 　　前面以前把關於HDFS集群的所有知識給講解完了，接下來給大家分享的是MapReduce這個Hadoop的並行計算框架。 一、背景 1）爆炸性增長的Web規模數據量 　　 2）超大的計算量/計算復雜度 　　 3）並行計算大趨所勢 　　 二、大數據的並行計算 1）一個 ...