mapreduce实例_mapreduce方法

例如如何启动map任务和reduce任务、如何读取文件、如对map结果排序、如何把map结果数据分配给reduce、reduce如何把最终结果保存到文件等等,MapReduce框架都帮我

原理(理解):Mapreduce程序首先应该确认 k3,v3 ,根据 k3,v3 确定 k2,v2 ,原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。Reduce的输出是不重复的数据,也就是每

VALUEIN是输入的value的类型 * map和 reduce的数据输入输出都是以 key-value对的形 Text { // MapReduce框架每读一行数据就调用一次map方法 public void map(LongWrita

map函数读取每行数据,输出k是这行数据,v是空的, shuffle后,自动完成去重,进入reduce函 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Map

/* * h1 MapReduce实例(一) /h1 * WordCountMapReduce:计算每个单词出现的次数 * Created by chenxiaoqiong on 2017/3/01 0017 下午 2:14. */ public class WordCountMapRed

简介：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)"，

Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(化简)函数 并取代老的ad hoc程序去更新索引。 MapReduce会生成大量的临时文件,为了提高效率

MapReduce任务过程分为两个处理阶段:map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键/值作为输入和输出,并选择它们的类型。程序员还需要定义两个函数:map函数和reduce函数。

例如如何启动map任务和reduce任务、如何读取文件、如对map结果排序、如何把map结果数据分配给reduce、reduce如何把最终结果保存到文件等等,M

上述导入的 CLASSPATH是 MapReduce函数常用的三个 jar包,Hadoop-2.8.0的资源包都 32 public void reduce(Text key, Iterable IntWritable values, Context context) throws IOExc

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