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
hadoop简介
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题并行计算的架构分而治之，先分后和。
3.1 python版MapReduce基础实战
输入文件在你每次点击评测的时候，平台会为你创建，无需你自己创建，只需要启动HDFS，编写python代码即可。
hadoop学习：mapreduce入门案例二：统计学生成绩
这里相较于 wordcount，新的知识点在于学生实体类的编写，以及使用。2. mapper 阶段，StudentMapper 类。3. reduce 阶段，StudentReduce 类。4. 驱动类，studentDriver 类。1. Student 实体类。
华为云MapReduce、ModelArts实现大数据综合案例-在线拍卖数据分析
华为云MapReduce、ModelArts实现大数据综合案例-在线拍卖数据分析,完整版：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/380728
Python 3 使用Hadoop 3之MapReduce总结
MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。MapReduce分成两个部分：Map（映射）和Reduce（归纳）。
hadoop 学习：mapreduce 入门案例一：WordCount 统计一个文本中单词的个数
这个案例的需求很简单现在这里有一个文本wordcount.txt，内容如下现要求你使用 mapreduce 框架统计每个单词的出现个数这样一个案例虽然简单但可以让新学习大数据的同学熟悉 mapreduce 框架。
深入理解MapReduce：使用Java编写MapReduce程序【上进小菜猪】
本文介绍了MapReduce的原理和使用Java编写MapReduce程序的方法。MapReduce是一个强大的并行编程模型，可用于处理大规模数据集。如果你正在处理大数据集，那么MapReduce可能是你的首选方案。
Flink 归约聚合（reduce）
其实，reduce 的语义是针对列表进行规约操作，运算规则由 ReduceFunction 中的 reduce方法来定义，而在 ReduceFunction 内部会维护一个初始值为空的累加器，注意累加器的类型。将合并的结果看作一个数据、再跟后面的数据合并，最终会将它“简化”成唯一的一个数据，这也就是
【Hadoop】YARN多资源队列配置及使用实践
由于MapReduce默认采用Capacity Scheduler（详见），因此理论上可以存在多个队列，而默认只有一个队列（default），现有需求：额外创建两个队列分别为online和offline，将这三个队列的资源分别分配为70%、10%、20%，且允许在资源不足时借用其他队列的资源，但最多
