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。
Hadoop系统应用之MapReduce相关操作【IDEA版】---经典案例“倒排索引、数据去重、TopN”
倒排索引是文档检索系统中最常用的数据结构，被广泛应用于全文搜索引擎。倒排索引主要用来存储某个单词（或词组）在一组文档中的存储位置的映射，提供了可以根据内容来查找文档的方式，而不是根据文档来确定内容，因此称为倒排索引（Inverted Index)。带有倒排索引的文件称为倒排索引文件，简称倒排文件（I
头歌大数据MapReduce基础运用
WordCount词频统计 HDFS文件读写 倒排索引 网页排序——PageRank算法 头歌
【Hadoop】MapReduce详解
MapReduce思想在生活中处处可见。MapReduce 的思想核心是“分而治之”，适用于大规模数据处理场景。Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全
头歌大数据——MapReduce综合应用案例 — 电信数据清洗 答案 无解析
Tips：本关需要补充三个文件的代码～如下图所示，点击小三角切换文件～根据提示，在右侧编辑器补充代码，对数据按照一定规则进行清洗。记得启动HDFS～～
Hadoop集群！将HDFS副本数设置为3；可以正常提交MapReduce运行！
HDFS 数据副本概念：HDFS数据副本存放策略，副本的存放是HDFS可靠性和高性能的关键。优化的副本存放策略是HDFS区分于其他大部分分布式文件系统的重要特性。这种特性需要做大量的调优，并需要经验的积累。
云计算与大数据入门实验四 —— MapReduce 初级编程实践
云计算与大数据入门实验四 —— MapReduce 初级编程实践实验目的通过实验掌握基本的 MapReduce 编程方法掌握用 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实验内容(一)编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapR
hadoop之MapReduce简介
hadoop之MapReduce的一些简介，架构和分析
头歌大数据MapReduce基础编程
头歌测试题目MapReduce基础编程
Hadoop3教程（二十一）：MapReduce中的压缩
主要介绍了MR里压缩的定义、优缺点、常用压缩算法的对比，以及该在什么地方启用压缩，如何启用压缩等
spark 与 mapreduce 对比
多进程模型的好处是便于细粒度控制每个任务占用的资源，但每次任务的启动都会消耗一定的启动时间，即MapReduce 的Map Task和Reduce Task是进程级别的，都是 jvm 进程，每次启动都需要重新申请资源，消耗了不必要的时间。所以对于下次再次使用此 RDD时，不用再次计算，而是直接从缓存
Hadoop3教程（十一）：MapReduce的详细工作流程
主要讲解了MapReduce的详细工作流程，即Map阶段和Reduce阶段都是在做什么
