【大数据】MapReduce
【大数据】MapReduce
入门指南：理解Hadoop中的MapReduce
1.MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行计算。它将任务分解成两个关键阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被切分成独立的数据块，并由多个Map任务并行处理；在Reduce阶段，Map任务的输出被汇总和整合，最终生成最终结果。定义：MapReduce是一个分布式
Hadoop分布式计算框架（MapReduce）——案例实践：气象大数据离线分析
数据格式由Year(年)、Month(月)、Day(日)、Hour(时)、Temperature(气温)、Dew(湿度)、Pressure(气压)、Wind dir.(风向)、Wind speed(风速)、Sky Cond.(天气状况)、Rain 1h(每小时降雨量)、Rain 6h(每6小时降雨量
使用Hadoop MapReduce计算成绩平均值
Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架，常用于处理大规模数据集。本篇博客将介绍如何使用Hadoop MapReduce计算学生科目成绩的平均值。我们将通过编写Map和Reduce两个类来实现这个功能。通过以上步骤，我们成功编写了一个使用Hadoop MapReduce计算各科目成绩平均
MapReduce分区机制（Hadoop）
mapreduce分区机制
【大数据·Hadoop】从词频统计由浅入深介绍MapReduce分布式计算的设计思想和原理
MapReduce的算法核心思想是：分治学过算法的同学应该会学到分治算法，所谓分治，就是把原问题分解为规模更小的问题，进行处理，最后将这些子问题的结果合并，就可以得到原问题的解。MapReduce这种分布式计算框架的核心就是：分治。上图是MapReduce的处理流程图，可以看到，MapReduce的
两种方法把数据导入到Hive
本地数据导入到hdfs,hdfs数据导入到hive
手把手教你mapreduce在hadoop上实现统计英语文章单词个数（新手教程，如果那里有问题请私信我，好及时改正）
因为待会你要将这个架包名称写在虚拟机上，为方便将名字改一下，这里我改成jar.jar。
大数据实验 实验五：MapReduce 初级编程实践
大数据实验 实验五：MapReduce 初级编程实践
大数据实验四-MapReduce编程实践
本实验使用了MapReduce框架实现了多个文本文件中的WordCount词频统计功能。通过编写Map处理逻辑，将每个文本文件中的单词进行拆分并统计数量。在Reduce处理逻辑中，对相同的单词进行合并统计，并输出最终结果。在main方法中，设置了作业的配置信息、任务类型、输入输出路径等。实验结果展示
【大数据】计算引擎MapReduce
十分钟，一文，MapReduce核心概念、原理快速入门。
VMware centos7下通过idea实现Hadoop MapReduce经典案例之一的TopN案例
一：案例需求现假设有数据文件num.txt，现要求使用MapReduce技术提取上述文本中最大的5个数据，并最终将结果汇总到一个文件中。先设置MapReduce分区为1，即ReduceTask个数一定只有一个。我们需要提取TopN，即全局的前N条数据，不管中间有几个Map、Reduce，最终只能有一
Hadoop3.3.6（HDFS、YARN、MapReduce）完全分布式集群安装搭建
一文搞定Hadoop完全分布式部署
Spark内容分享(十二)：Spark 和 MapReduce 的区别及优缺点
Spark的DAGScheduler相当于一个改进版的MapReduce，如果计算不涉及与其他节点进行数据交换，Spark可以在内存中一次性完成这些操作，也就是中间结果无须落盘，减少了磁盘IO的操作。有一个误区，Spark是基于内存的计算，所以快，这不是主要原因，要对数据做计算，必然得加载到内存，H
Hadoop：认识MapReduce
随着需要处理的数据量激增，我们开始借助分布式并行编程来提高程序的性能，分布式并行程序运行在大规模计算机集群上，可以并行执行大规模数据处理任务，从而获得海量计算的能力。谷歌公司最先提了分布式并行模型MapReduce，hadoop MapReduce则是其的开源实现。传统并行计算框架MapReduce
新手小白快速学会spark！！！！
非结构化数据(Unstructured Data) :非结构化数据是相对于结构化数据而言的,有全文文本、图像、声音、影视、超媒体等形式，并以文件存储,这些数据形式就属于非结构化数据。结构化数据(Structured Data) :结构化数据是用二维表格的形式进行数据的存储,二维表格由多列组成,每一-
【Hadoop】指定分区键KeyFieldBasedPartitioner（MapReduce分层随机抽样）
有一个txt文件，统计的样本将是文本文件中的行。把文本分为 3 类：i) 包含偶数个单词的行ii) 单词数为奇数的行iii) 包含一个或两个单词的行（将其视为一个单独的组而不是奇数或偶数组）然后，根据算法随机选择样本。你想怎样随机性取决于你（确保你形成一种方式，如果你运行多次编写代码，您最终不会选择
spark为什么比mapreduce快？
因为mapreduce计算模型只能包含一个map和一个reduce,所以reduce完后必须进行落盘，而DAG可以连续shuffle的，也就是说一个DAG可以完成好几个mapreduce，所以dag只需要在最后一个shuffle落盘，就比mapreduce少了，总shuffle次数越多，减少的落盘次
解析Hadoop三大核心组件：HDFS、MapReduce和YARN
在大数据时代，Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，已经成为处理大规模数据的首选工具。它采用了分布式存储和计算的方式，能够高效地处理海量数据。Hadoop的核心由三大组件组成：HDFS、MapReduce和YARN。本文将为您逐一介绍这三个组件。
Hadoop-MapReduce-源码跟读-ReduceTask阶段篇
1、初始化：比如构建作业和尝试任务的上下文、更新任务状态，构建输出提交器等2、Shuffle：根据本地模式和集群模式生成不同的线程（Fetcher）组来收集map端的输出3、Sort：对Shuffle的结果进行排序合并4、SecondarySort：对相同key的value进行二次排序5、构建自定义
