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
Hadoop MapReduce 统计汽车销售信息
本文将讨论如何使用Hadoop MapReduce来统计汽车销售信息。
【大数据实验五】 MapReduce初级编程实践
大数据实验五 MapReduce初级编程实践1实验目的1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。2实验平台已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。（1）操作系统：Linux（Ubuntu18.04）（
MapReduce词频统计（一）
在Map阶段，文件wordfile1.txt和文件wordfile2.txt中的文本数据被读入，以<key,value>的形式提交给Map函数进行处理，其中，key是当前读取到的行的地址偏移量，value是当前读取到的行的内容。<key,value>提交给Map函数以后，就可以运行我们自定义的Map
大数据实战——基于Hadoop的Mapreduce编程实践案例的设计与实现
通过充分利用分布式计算，Hadoop实现了对大规模数据的高效处理，使得复杂的数据分析任务变得可管理和高效。通过这一实践案例，我们可以深入了解Hadoop的MapReduce编程模型，以及如何在实际应用中利用其优势来处理和分析海量数据。
【大数据】Hadoop_MapReduce➕实操（附详细代码）
MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs，一是分布式计算框，就是mapreduce，二者缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程sftp命令：Windows下登录Hadoop102l
MapReduce WordCount程序实践（IDEA版）
本文介绍如何使用IDEA工具编写一个MapReduce WordCount程序。
【大数据之Hadoop】十七、MapReduce之数据清洗ETL
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为决策提供分析依据。ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。
大数据处理技术作业——使用HBase&MongoDB&MapReduce进行数据存储和管理
【1．列出数据的下载链接，或者说明数据的采集方法。2．概述数据的背景与内容。3．概述数据的 Volume和 Variety。】本次作业的原始数据是在 kaggle 上找的开源的亚马逊餐饮评论数据集，数据集是由几个学者共同收集的，该数据集包含对亚马逊不同美食的评论。数据跨度超过 10 年，包括截至 2
尚硅谷大数据hadoop教程_mapReduce
mapReduce三类进程。
