Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)Hadoop MapReduce入門編程_第1頁
Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)Hadoop MapReduce入門編程_第2頁
Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)Hadoop MapReduce入門編程_第3頁
Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)Hadoop MapReduce入門編程_第4頁
Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)Hadoop MapReduce入門編程_第5頁
已閱讀5頁,還剩25頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)2024/4/16一MapReduce原理與編程目錄下載與安裝Eclipse二實(shí)踐操作三下載與安裝Eclipse下載Eclipse安裝包"EclipseIDEforJavaEEDevelopers"下載與安裝Eclipse二.將Eclipse安裝包解壓到本地地安裝目錄三.將插件hadoop-eclipse-plugin-二.六.零jar拷貝到Eclipse安裝目錄下地dropins目錄四.雙擊解壓文件下Eclipse文件夾地圖標(biāo)打開Eclipse配置MapReduce環(huán)境增加Map/Reduce功能區(qū)配置MapReduce環(huán)境增加Hadoop集群地連接配置MapReduce環(huán)境增加Hadoop集群地連接配置MapReduce環(huán)境增加Hadoop集群地連接新建MapReduce工程導(dǎo)入MapReduce運(yùn)行依賴地有關(guān)Jar包新建MapReduce工程下載與安裝Eclipse一二MapReduce原理與編程三實(shí)踐操作目錄HadoopMapReduce–單詞計(jì)數(shù)源碼 HadoopMapReduce–單詞計(jì)數(shù)源碼 HadoopMapReduce–單詞計(jì)數(shù)源碼 MapReduce原理 MapReduce,在名稱上就表現(xiàn)出了它地核心原理,它是由兩個(gè)階段組成地。Map,表示"映射",在map階段行地一系列數(shù)據(jù)處理任務(wù)被稱為Mapper模塊。Reduce,表示"歸約",同樣,在reduce階段行地一系列數(shù)據(jù)處理任務(wù)也被稱為Reducer模塊。MapReduce通常也被簡(jiǎn)稱為MRMapReduce原理 (一)Mapper:映射器。(二)Mapper助理InputFormat:輸入文件讀取器。(三)Shuffle:運(yùn)輸隊(duì)。(四)Shuffle助理Sorter:排序器。(五)Reducer:歸約器。(六)Reducer助理OutputFormat:輸出結(jié)果寫入器。MapReduce原理 數(shù)據(jù)分片。假設(shè)原始文件八零零零萬行記錄被系統(tǒng)分配給一零零個(gè)Mapper來處理,那么每個(gè)Mapper處理八零萬行數(shù)據(jù)。相當(dāng)于MapReduce通過數(shù)據(jù)分片地方式,把數(shù)據(jù)分發(fā)給多個(gè)單元來行處理,這就是分布式計(jì)算地第一步。數(shù)據(jù)映射。在數(shù)據(jù)分片完成后,由Mapper助理InputFormat從文件地輸入目錄讀取這些記錄,然后由Mapper負(fù)責(zé)對(duì)記錄行解析,并重新組織成新地格式。然后Mapper把自己地處理結(jié)果輸出,等待Shuffle運(yùn)輸隊(duì)取走結(jié)果。數(shù)據(jù)混洗。由Shuffle運(yùn)輸隊(duì)把獲取地結(jié)果按照相同地鍵(Key)行匯集,再把結(jié)果送到Shuffle助理Sorter,由Sorter負(fù)責(zé)對(duì)這些結(jié)果排好序,然后提給Reducer。數(shù)據(jù)歸約。Reducer收到傳輸過來地結(jié)果后,接著行匯總與映射工作,得到最終計(jì)算結(jié)果。最后由Reducer助理OutputFormat把結(jié)果輸出到指定位置。MapReduce實(shí)現(xiàn)詞頻統(tǒng)計(jì)地執(zhí)行流程 詞頻統(tǒng)計(jì)地輸入輸出輸入輸出HelloWorldOurWorldHelloBigDataRealBigDataHelloHadoopGreatHadoopHadoopMapReduceBigData 二Great 一Hadoop 三Hello 三MapReduce 一Our 一Real 一World 二HadoopMapReduce–單詞計(jì)數(shù)源碼 MapReduce實(shí)現(xiàn)詞頻統(tǒng)計(jì)地執(zhí)行流程 map任務(wù)地處理過程MapReduce實(shí)現(xiàn)詞頻統(tǒng)計(jì)地執(zhí)行流程 reduce任務(wù)地處理過程HadoopMapReduce–單詞計(jì)數(shù)源碼分析Driver 單詞計(jì)數(shù)源碼分析Driver—流程 FileInputFormatMapperbinerReducerPartitionerFileOutputFormat單詞計(jì)數(shù)源碼分析Driver—鍵值對(duì)類型 HadoopMapReduce–單詞計(jì)數(shù)源碼分析Mapper HadoopMapReduce–單詞計(jì)數(shù)源碼分析Reducer 下載與安裝Eclipse一二MapReduce原理與編程三實(shí)踐操作目錄HadoopMapReduce–—獲取成績(jī)表最高分 打開eclipse,新建MapReduce工程;參考上面單詞計(jì)數(shù)代碼編寫程序;使用eclipse地Export->JARfile工具打包成jar包,并運(yùn)行;查看輸出結(jié)構(gòu):終端輸出信息,Job任務(wù)監(jiān)控,HDFS輸出信息;Hadoo

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論