2 weekend110的mapreduce介绍及wordcount + wordcount的编写和提交集群运行 + mr程序的本地运行模式

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2 weekend110的mapreduce介绍及wordcount + wordcount的编写和提交集群运行 + mr程序的本地运行模式

把我们的简单运算逻辑,很方便地扩展到海量数据的场景下,分布式运算. Map作一些,数据的局部处理和打散工作. Reduce作一些,数据的汇总工作. 这是之前的,weekend110的hdfs输入流之源码分析.现在,全部关闭断点. //4个泛型中,前两个是指定mapper输入数据的类型,KEYIN是输入的key类型,VALUE是输入的value的类型 //map 和 reduce的数据输入输出是以key-value对的形式封装的 //默认情况下,框架传递给我们的mapper的输入数据中,key是要…

spark学习之IDEA配置spark并wordcount提交集群

这篇文章包括以下内容 (1)IDEA中scala的安装 (2)hdfs简单的使用,没有写它的部署 (3) 使用scala编写简单的wordcount,输入文件和输出文件使用参数传递 (4)IDEA打包和提交方法一 IDEA中scala的安装 (1) 下载IEDA 装jdk (2) 启动应用程序选择插件(pluigin)查看scala版本,然后去对应的网站下载https://plugins.jetbrains.com/plugin/1347-scala (4) 将刚才下载的sca…

大数据开发 | MapReduce介绍

1. MapReduce 介绍 1.1MapReduce的作用假设有一个计算文件中单词个数的需求,文件比较多也比较大,在单击运行的时候机器的内存受限,磁盘受限,运算能力受限,而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度,因此这个工作可能完成不了.针对以上这个案例,MapReduce在这里能起到什么作用呢,引入MapReduce框架后,开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上,而将分布式计算中的复杂性交由框架来处理. 可见在程序由单机版扩成分布式时,会引入…

hadoop学习第三天-MapReduce介绍&&WordCount示例&&倒排索引示例

一.MapReduce介绍 (最好以下面的两个示例来理解原理) 1. MapReduce的基本思想 Map-reduce的思想就是“分而治之” Map Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”执行 “ 简单的任务”有几个含义: 1 数据或计算规模相对于原任务要大大缩小: 2 就近计算,即会被分配到存放了所需数据的节点进行计算: 3 这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系一个HDFS block (input split)执行一个Map task. Map tas…

hadoop笔记之MapReduce的应用案例(WordCount单词计数)

MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) 1. WordCount单词计数作用: 计算文件中出现每个单词的频数输入结果按照字母顺序进行排序 Map过程 Reduce过程 WordCount的源代码 import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import…

大数据学习day18----第三阶段spark01--------0.前言（分布式运算框架的核心思想，MR与Spark的比较，spark可以怎么运行，spark提交到spark集群的方式）1. spark(standalone模式)的安装 2. Spark各个角色的功能 3.SparkShell的使用，spark编程入门（wordcount案例）

0.前言 0.1 分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例) 提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…