大数据 - Hadoop系列《四》- MapReduce（分布式计算引擎）的核心思想
本文主要介绍了MR的工作原理
大数据开发之Hadoop（MapReduce）
1、什么是序列化序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其它数据传输协议）以便于存储到磁盘（持节化）和网络传输。反序列化就是将收到字节序列（或其它数据传输协议）或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。2、为什么要序列化一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只
Hadoop-MapReduce-源码跟读-客户端篇
1、构建Configuration，并加载hadoop默认的配置文件core-default.xml、core-site.xml2、解析命令行参数，配置用户配置的环境变量3、设置Job信息，比如：主类、Mapper类、Reduce类、Combiner类、输出格式、输入输出文件等4、异步提交Job，实
Hadoop-MapReduce-YarnChild启动篇
1、MRAppMaster启动2、初始化并启动job3、处理各种job状态4、启动Task5、处理各种Task事件6、启动尝试任务7、处理各种尝试任务事件8、在尝试任务的TaskAttemptEventType.TA_SCHEDULE事件处理时申请容器9、调用java命令配置主类YarnChild启
MapReduce and Hadoop: An InDepth Look at the Relationship
1.背景介绍大数据是当今世界最热门的话题之一，它指的是那些以前无法使用传统数据库和数据处理技术来处理的数据。这些数据通常是非结构化的，例如社交网络的用户行为数据、传感器数据、图像、音频和视频等。处理这些大型、分布式、多结构的数据需要一种新的数据处理技术。在2003年，Google发表了一篇名为"Ma
HBase基础知识（五）：HBase 对接 Hadoop 的 MapReduce
目标：将 fruit 表中的一部分数据，通过 MR 迁入到 fruit_mr 表中。分步实现：1．构建 ReadFruitMapper 类，用于读取 fruit 表中的数据@Override2． 构建 WriteFruitMRReducer 类，用于将读取到的 fruit 表中的数据写入到 frui
大数据之旅--Hadoop入门
Hadoop是Apache旗下的一个用Java语言实现开源软件框架，是一个存储和计算大规模数据的软件平台。-------几张图让你理解Hadoop的架构
使用python语言编写Hadoop Mapreduce程序
它将从STDIN读取mapper.py的结果（故mapper.py的输出格式和reducer.py预期的输入格式必须匹配），然后统计每个单词出现的次数，最后将结果输出到STDOUT中。这是因为在不同操作系统上编辑的文件可能使用不同的换行符格式，为了确保在Unix/Linux环境中正确解释脚本，可能需
Hadoop之MapReduce 详细教程
为了开发我们的 MapReduce 程序，一共可以分为以上八个步骤，其中每个步骤都是一个 class 类，我们通过 job 对象将我们的程序组装成一个任务提交即可。为了简化我们的 MapReduce 程序的开发，每一个步骤的 class 类，都有一个既定的父类，让我们直接继承即可，因此可以大大简化我
Hadoop-MapReduce使用说明
MapReduce是一个开源的分布式软件框架，可以让你很容易的编写程序（继承Mapper和Reducer，重写map和reduce方法）去处理大数据。你只需要简单设置下参数提交下，框架会为你的程序安排任务，监视它们并重新执行失败的任务。下面让我们跟着官网来学习下吧。
Hadoop3教程（十五）：MapReduce中的Combiner
介绍了Shuffle中的Combiner机制，包括Combiner的定义、用处、特点，以及如何自定义Combiner类，并贴了一个启用Combiner的MR代码示例
Hadoop(2)：常见的MapReduce[在Ubuntu中运行！]
1.1 弄清楚MapReduce的各个过程：将文件输入后，返回的代表的含义是：k1表示偏移量，即v1的第一个字母在文件中的索引（从0开始数的）；v1表示对应的一整行的值map阶段：将每一行的内容按照空格进行分割后作为k2，将v2的值写为1后输出reduce阶段：将相同的k2合并后，输出。
Hadoop3教程（十四）：MapReduce中的排序
介绍了shuffle过程中的排序，关于排序是什么，有什么作用，在哪儿生效，以及有哪些分类，并对这些不同的排序分别贴了代码实现，也介绍了如何实现自定义排序
大数据讲课笔记5.1 初探MapReduce
1. 理解MapReduce核心思想；2. 掌握MapReduce编程模型；3. 理解MapReduce编程实例——词频统计
基于hadoop+MapReduce+Java大数据清洗和分析的基本操作流程
MapReduce 是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台。它利用"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，将程序运行在分布式系统中，通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性。这次实验利用本机 hadoop 环境完成实验内容操作，之后我会结合在大数据存储系统这门课上所学的知
hive的引擎mapreduce、tez和spark对比
Hive 的执行引擎包括以下几种：Hive 最早使用的执行引擎是基于 Hadoop MapReduce 的。它将 Hive 查询转化为一系列的 MapReduce 任务进行并行执行。MapReduce 引擎适用于处理大规模数据集，具有良好的容错性和扩展性，但由于磁盘读写和中间结果的持久化，可能在性能
大数据基础编程、实验和教程案例（实验七）
你好# 大数据基础编程、实验和教程案例（实验五）
Hadoop学习总结（MapReduce的数据去重）
学习Hadoop的MapReduce的案例——数据去重
第五节Hadoop学习案例——MapReduce案例（WordCount）
第五节Hadoop学习案例——MapReduce案例（WordCount）
MapRecuce 词频统计案例
MapReduce词频统计案例
