基于hadoop的专利数据处理示例 MapReduce程序框架 用于计数统计的MapReduce基础程序 支持用脚本语言编写MapReduce程序的hadoop流式API 用于提升性能的Combiner   1.获取专利数据集   获取网址:http://www.nber.org/patents/ 使用数据集:cite75_99.txt和apat63_99.txt   2.构建MapReduce程序的基础模版     代码清单 典型hadoop程序模版   import java.io.IOEx…

前言 本文主要介绍 MapReduce 的原理及开发,讲解如何利用 Combine.Partitioner.WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能.由于文章是针对开发人员所编写的,在阅读本文前,文章假设读者已经对Hadoop的工作原理.安装过程有一定的了解,因此对Hadoop的安装就不多作说明.请确保源代码运行在Hadoop 2.x以上版本,并以伪分布形式安装以方便进行调试(单机版会对 Partitioner 功能进行限制).文章主要利用例子介绍如何利用 Ma…

目录 MapReduce基础 一.关于MapReduce 二.MapReduce的优缺点 三.MapReduce的执行流程 四.编写MapReduce程序 五.MapReduce的主要执行流程 MapReduce基础 一.关于MapReduce 1.1 为什么要MapReduce 单机资源有限:由于单台计算机的资源有限,计算能力不足以处理海量数据:所以需要多台计算机组成分布式集群来处理海量数据. 分布式计算较复杂:在分布式计算中,计算任务的分发,各个主机之间的协作:程序的启动以及运行过程中的监控…

一.mapreduce入门 1.什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件:HDFS:分布式存储系统MapReduce:分布式计算系统YARN: hadoop 的资源调度系统Common: 以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 hadoop 的数据分析 应用”的核心框架Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的 分布式运算程序,…

背景 MapReduce是个非常灵活和强大的数据聚合工具.它的好处是可以把一个聚合任务分解为多个小的任务,分配到多服务器上并行处理. MongoDB也提供了MapReduce,当然查询语肯定是JavaScript.MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段: 1. Map:把一个操作Map到集合中的每一个文档 2. Shuffle: 根据Key分组对文档,并且为每个不同的Key生成一系列(>=1个)的值表(List of values). 3. Reduce: 处理值表中的元素,直到值…

hadoop版本:1.1.2 一.Mapper类的结构 Mapper类是Job.setInputFormatClass()方法的默认值,Mapper类将输入的键值对原封不动地输出. org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类的结构如下: public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> { public class Context extends MapContext<KEYIN,VALUEIN,KEY…

这篇文章翻译自Yahoo的Hadoop教程,很久之前就看过了,感觉还不错.最近想总结一下以前学的东西,看到现在关于Hadoop的中文资料还比较少,就有了把它翻译出来的想法,希望能帮助到初学者.这只是Yahoo的Hadoop教程中很小的一部分,我下去还会选一些来翻译,一般来说只翻译讲原理的,操作类的就不翻译了.水平有限,不妥之处,请指正(感觉翻译过来后,读起来倒是没英文的顺畅:).废话说完,正文开始: 函数式编程概念 MapReduce程序是设计用来并行计算大规模海量数据的,这需要把工作流分划到大…

mapreduce实现一个简单的单词计数的功能. 一,准备工作:eclipse 安装hadoop 插件: 下载相关版本的hadoop-eclipse-plugin-2.2.0.jar到eclipse/plugins下. 二,实现: 新建mapreduce project map 用于分词,reduce计数. package tank.demo; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apa…

由于在学习过程中对MapReduce有很大的困惑,所以这篇文章主要是针对MR的运行机制进行理解记录,主要结合网上几篇博客以及视频的讲解内容进行一个知识的梳理. MapReduce on Yarn运行原理 Job提交 yarn由两个重要的jvm进程组成:ResourceManager.NodeManager.在客户端运行MapReduce Job之后,会首先向ResourceManager申请一个唯一的applicationID 判断Job的输出路径是否存在,如果存在则报错退出.这里之所以这样设计…

  什么是MapReduce? mapreduce 是一种软件框架 mapreduce job将任务分解为独立的块儿到不同的map task,进行并行处理: map任务输出会做相应的排序处理,并作为reduce 任务输入: 框架能很好的处理定时任务,进行监控并能够重新执行失败的任务. 计算和存储:mapreduce 和 haddoop:   通常来讲,计算节点和存储节点是同一个,即mapreduce框架和hadoop分布式文件系统运行在相同的节点集群,使得任务调度更加高效,网络带宽更聚合.  …