前言 前面以前把关于HDFS集群的所有知识给讲解完了,接下来给大家分享的是MapReduce这个Hadoop的并行计算框架. 一.背景 1)爆炸性增长的Web规模数据量 2)超大的计算量/计算复杂度 3)并行计算大趋所势 二.大数据的并行计算 1)一个大数据若可以分为具有同样计算过程的数据块,并且这些数据块之间不存在数据依赖关系,则提高处理速度最好的办法就是并行计算. 2)大数据并行计算 三.Hadoop的MapReduce概述 3.1.需要MapReduce原因 3.2.MapReduce简介…

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转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节 这一章节中有着 计算共同好友,推荐可能认识的人 上一篇:hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一:说明 二:在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中 三:mapredu…

JAVA之旅(三十二)--JAVA网络请求,IP地址,TCP/UDP通讯协议概述,Socket,UDP传输,多线程UDP聊天应用 GUI写到一半电脑系统挂了,也就算了,最多GUI还有一个提示框和实例,我们暂时不讲了,我们直接来重点吧,关于JAVA的网络请求是怎么实现的?当然是HTTP协议,但是不可否认,他的概念和思想都是我们必须去涉及的,包括后面的tcp和socket等,好吧,我们开车吧! 一.JAVA网络请求概述 关于JAVA的网络请求,我们大致的可以分为以下几个分类 网络模式 OSI TCP…

JAVA之旅(二十二)--Map概述,子类对象特点,共性方法,keySet,entrySet,Map小练习 继续坚持下去吧,各位骚年们! 事实上,我们的数据结构,只剩下这个Map的知识点了,平时开发中,也是能看到他的,所以还是非常值得去学习的一个知识点的,我们直接开车了 一.Map概述 泛型< k,v> 键值对,映射关系 基本特点 该集合存储键值对,是一对一对往里存,而且要保证键的唯一性 1.添加 put(key ,values) putAll() 2.删除 clear() remove(ob…

Java版本程序开发过程主要包含三个步骤,一是map.reduce程序开发:第二是将程序编译成JAR包:第三使用Hadoop jar命令进行任务提交. 下面拿一个具体的例子进行说明,一个简单的词频统计,输入数据是一个单词文本,输出每个单词的出现个数. 一.MapReduce程序 标准的MapReduce程序包含一个Mapper函数.一个Reducer函数和一个main函数 1.主程序 package hadoop; import org.apache.hadoop.conf.Configurat…

https://www.cnblogs.com/smh188/p/11533668.html(我是如何一步步编码完成万仓网ERP系统的(一)系统架构) https://www.cnblogs.com/smh188/p/11534451.html(我是如何一步步编码完成万仓网ERP系统的(二)前端框架) https://www.cnblogs.com/smh188/p/11535449.html(我是如何一步步编码完成万仓网ERP系统的(三)登录) https://www.cnblogs.com/…

hadoop(二MapReduce) 介绍 MapReduce:其实就是把数据分开处理后再将数据合在一起. Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理.可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系. Reduce负责“合”,即对map阶段的结果进行全局汇总. MapReduce运行在yarn集群 MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口,由用户去编程实现.Map和Reduce, MapReduce处理的数据类型是键值对…

转载请在页首明显处注明作者与出处 http://www.cnblogs.com/zhuxiaojie/p/7224772.html 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 上一篇:hadoop系列二:HDFS文件系统的命令及JAVA客户端API 在下面可以看到统计一本小说(斗破苍穹)哪些词语出现了最多. 本来mapreducer只想写一篇的,可是发现写一篇太长了,所…

一.Mapreduce概述 Mapreduce是分布式程序编程框架,也是分布式计算框架,它简化了开发! Mapreduce将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组合整合成一个完整的分布式运算程序,并发的运行在hadoop集群上. 二.Mapreduce优缺点 优点:1.易于编程:只用实现几个接口即可完成一个并发的程序. 2.良好的拓展性:再不行当前程序运行的情况下,可以通过增加节点来解决用户/数据扩展,计算量增加的问题. 3.高容错性:可以运行在廉价的集群机器上. 4.适合处理PB级别以上的离线处理…