通過前面的實例，可以基本了解MapReduce對於少量輸入數據是如何工作的，但是MapReduce主要用於面向大規模數據集的並行計算。所以，還需要重點了解MapReduce的並行編程模型和運行機制。   我們知道，MapReduce計算模型主要由三個階段構成：Map、shuffle ...

MapReduce原理圖： MapReduce具體執行過程圖： 首先是客戶端要編寫好mapreduce程序，配置好mapreduce的作業也就是job，接下來就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，這個時候JobTracker就會構建這個job，具體就是分配一個新 ...

學習大數據接觸到的第一個編程思想 MapReduce。 前言 之前在學習大數據的時候，很多東西很零散的做了一些筆記，但是都沒有好好去整理它們，這篇文章也是對之前的筆記的整理，或者叫輸出吧。一來是加深自己的理解，二來是希望這些東西能幫助想要學習大數據或者說正在學習大數據的朋友 ...

的原理實現了數據去重。 源代碼： package com.duking.hadoop; ...

1.概述 Hadoop Streaming提供了一個便於進行MapReduce編程的工具包，使用它可以基於一些可執行命令、腳本語言或其他編程語言來實現Mapper和 Reducer，從而充分利用Hadoop並行計算框架的優勢和能力，來處理大數據。需要注意的是，Streaming方式 ...

模型架構： 執行計算任務有兩個角色一個是JobTracker，一個是TaskTracker，前者用於管理和調度工作，后者用於執行工作。 一般來說一個Hadoop集群由一個JobTracker和N個TaskTracker構成。 可以理解為shuffle描述着Map task ...

參考： https://www.zybuluo.com/frank-shaw/note/206604 一、MapReduce數據處理流程 關於上圖，可以做出以下逐步分析： 輸入數據（待處理）首先會被切割分片，每一個分片都會復制多份到HDFS中。上圖默認的是分片已經 ...