MapReduce编程规范
对多个Map任务的结果进行排序以及合并,编写Reduce函数实现自己的逻辑,对输入的Key-Value进行处理,转为新的Key-Value(K3和V3）输出。MapReduce的开发一共有八个步骤,其中Map阶段分为2个步骤，Shuffle阶段4个步骤，Reduce阶段分为2个步骤。设置InputF
【面经】米哈游数据开发一面二面面经
米哈游数据开发面经
MapReduce介绍及执行过程
mapreduce基本原理及介绍
《Hadoop篇》------HDFS与MapReduce
Namenode：接受客户端的请求，维护整个HDFS集群目录树，元数据信息的存储由namenode负责Datanode：主要是负责数据块的存储，定期向namenode汇报block：SecondaryNamenode不是第二个namenode，当namenode宕机时，不能由SecondaryNam
大数据框架之Hadoop：MapReduce（三）MapReduce框架原理——OutputFormat数据输出
OutputFormat数据输出
Hadoop三大框架之MapReduce工作流程
Hadoop三大框架之MapReduce工作流程
（超详细）MapReduce工作原理及基础编程
MapReduce编程基础JunLeon——go big or go home前言：Google于2003年在SOSP上发表了《The Google File System》，于2004年在OSDI上发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large
MapReduce案列-数据去重
数据去重主要是为了掌握利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选，数据去重指去除重复数据的操作。在大数据开发中，统计大数据集上的多种数据指标，这些复杂的任务数据都会涉及数据去重。
大数据框架之Hadoop：MapReduce（三）MapReduce框架原理——ReduceTask工作机制
ReduceTask工作机制
大数据框架之Hadoop：MapReduce（五）Yarn资源调度器
Yarn资源调度器
Hadoop单机版安装（保姆级教学）
Hadoop单机版（保姆级教学），希望能给你带来帮助。
大数据之 Hadoop 教程
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
关于分布式计算数据倾斜的杂谈
关于分布式计算数据倾斜的杂谈
Hadoop史诗级入门详解
Hadoop最详细的入门讲解
图文详解 MapReduce 工作流程
前言本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系正文MapReduce 编程模型MapReduce 编程模型开发简单且功能强大，专门为并行处理大规模数据量而设
Hadoop生态之Mapreduce
Hadoop三板斧之青龙偃月刀MapReduce
学完了Hadoop，我总结了这些重点
大数据生态圈中最基础、最重要的组件。大数据小菜鸟迈出的第一步！
大数据之Hadoop3简单入门（一）（通俗易懂）
2.1.1 概念hadoop是一个分布式系统基础架构，主要解决数据存储与海量分析计算的问题，广泛来说，hadoop通常指的是Hadoop生态圈。2.1.2 hadoop优势主要分为4个方面。高可靠性：hadoop底层维护多个数据副本，即使当hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据丢失。
大数据 MapReduce编程实践（1）编程实现文件合并和去重操作
标题提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、实验目的二、实验平台三. 实验内容和要求（1）编程实现文件合并和去重操作（2）编写程序实现对输入文件的排序（3）对给定的表格进行信息挖掘四、实验遇到的问题一、实验目的1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；2.
Hadoop中的Yarn的Tool接口案例、Yarn 案例实操（四）
注意此时提交的3个参数，第一个用于生成特定的Tool，第二个和第三个为输入输出目录。注：以上操作全部做完过后，快照回去或者手动将配置文件修改成之前的状态，因为本身资源就不够，分成了这么多，不方便以后测试。自己写的程序也可以动态修改参数。编写Yarn的Tool接口。期望可以动态传参，结果报错，误认为是
