MapReduce是一种分布式计算框架,用于处理大规模数据集。其核心思想是"分而治之",通过Map阶段将任务分解为多个简单任务并行处理,然后在Reduce阶段汇总结果。MapReduce编程模型包括Map和Reduce两个阶段,数据来源和结果存储通常在HDFS中。MapReduce编程实例中,以词频统计为例,通过Map阶段处理输入数据生成中间结果,Reduce阶段合并这些结果得到最终统计。实现步骤包括准备数据文件、创建Maven项目、添加依赖、创建日志属性文件、编写Mapper和Reducer类,以及运行驱动器类来启动作业。通过这一系列步骤,可以实现高效的大规模数据处理。
6.1 初探MapReduce
howard20052024-12-16 10:27
相关推荐
yumgpkpm1 天前
CMP (类ClouderaCDP7.3(404次编译) )华为鲲鹏Aarch64(ARM)信创环境 查询2100w行 hive 查询策略励志成为糕手3 天前
宽依赖的代价:Spark 与 MapReduce Shuffle 的数据重分布对比笨蛋少年派4 天前
将 MapReduce 程序打成 JAR 包并在 Linux 虚拟机的 Hadoop 集群上运行洛克大航海6 天前
Ubuntu中使用Hadoop的HDFS和MapReduce笨蛋少年派10 天前
MapReduce简介MeyrlNotFound11 天前
Hadoop YARN 与 MapReduce 基础关系及 YARN 核心架构细化解析大数据CLUB16 天前
基于mapreduce的资金流入流出任务计算涤生大数据22 天前
从MR迁移到Spark3:数据倾斜与膨胀问题的实战优化大数据CLUB24 天前
基于hive和mapreduce的地铁数据分析及可视化_hive作为数据库大数据CLUB25 天前
基于hive和mapreduce的地铁数据分析及可视化