Hadoop MapReduce编程 API入门系列之wordcount版本4（八）
是将map、combiner、shuffle、reduce等分开放一个.java里。则需要实现Tool。 代码 1 package zhouls.bigdata.myMapReduce.wordcount2; 2 3 import java.io.IOException; ...
Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本2（十）
这篇博文，包括了，实际生产开发非常重要的，单元测试和调试代码。这里不多赘述，直接送上代码。 MRUnit 框架 MRUnit是Cloudera公司专为Hadoop MapReduce写的单元测试框架，API非常简洁实用。MRUnit针对不同测试对象使用不同的Driver： MapDriv...
hadoop 原生MapReduce 实现数据连接
其实很简单，输入两个文件，一个作为基础数据(学生信息文件),一个是分数信息文件。 学生信息文件：存放学生数据：包括学号，学生名称 分数信息数据：存放学生的分数信息：包括学号，学科，分数。 我们将通过M/R实现根据学号，进行数据关联，最终结果为：学生名称，学科，分数。 模拟数据 学生数据 [hadoop@hadoop11 student_data]$ cat students...
hadoop 测试第一个mapreduce程序
说明：测试hadoop自带的实例 wordcount程序（此程序统计每个单词在文件中出现的次数） 2.6.0版本jar程序的路径是 /usr/local/hadoop-2.6.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar 一、在本地创建目录和文件 创建目录： mkdir /home/hadoop/input cd ...
Hadoop MapReduce概念学习系列之MapReduce的体系结构（二）
MapReduce 也采用了 Master/Slave（M/S）架构。它主要由以下几个组件组成 ：Client、JobTracker、 TaskTracker 和 Task。下面分别对 这几个组件进行介绍。 （1）Client 用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端&n...
Hadoop MapReduce概念学习系列之十分钟看透MapReduce（十一）
我们已经知道了Hadoop的三大核心模块：HDFS、MapReduce、Yarn。 MapReduce是什么？ MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，其主要思想就是Map(映射)和Reduce(化简)。 MapReduce的创意和灵感来源于函数式编程，在函数式编程中，map对列表的每个元素执行操作或函数。例如：列表[1,2,3,4]上执行 multiple-by-....
Hadoop MapReduce概念学习系列之如何进行DeBug调试（二十五）
写程序几乎一大半的时间是调试，分布式程序调试的成本更高。 那么分布式的代码程序该如何调试呢？下面我们一起来 MapReduce 代码如何使用 Debug 来调试。 仍然以美国气象站为例子。 MapReduce 的Debug 调试 这里我们以 Temperature 为例 1、 在Te...
Hadoop MapReduce概念学习系列之MapReduce模型（十二）
在并行计算领域最著名的就是MPI模型，MPI是一种消息传递编程模型，在大规模科学计算领域已经成功应用了数年，而MapReduce则是一种近几年出现的相对较新的并行编程技术，但是MapReduce计算模型也是建立在数学和计算机科学基础上的，实践已经证明这种并行编程模型具有简单、高效的特点，最为重要的两个概念就是Map和Reduce.最基本的处理思想就是“分而治之，然后归约”。Hadoop会将一个大....
Hadoop MapReduce编程 API入门系列之统计学生成绩版本2（十八）
这里，为了空格符的差错，直接，我们有时候，像如下这样的来排数据。 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.Gender; ...
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