本文测试文本: tom 20 8000 nancy 22 8000 ketty 22 9000 stone 19 10000 green 19 11000 white 39 29000 socrates 30 40000    MapReduce中,根据key进行分区.排序.分组 MapReduce会按照基本类型对应的key进行排序,如int类型的IntWritable,long类型的LongWritable,Text类型,默认升序排序    为什么要自定义排序规则?现有需求,需要自定义key类…

MapReduce自带的分区器是HashPartitioner 原理:先对map输出的key求hash值,再模上reduce task个数,根据结果,决定此输出kv对,被匹配的reduce任务取走. 自定义分分区需要继承Partitioner,复写getpariton()方法 自定义分区类: 注意:map的输出是<K,V>键值对 其中int partitionIndex = dict.get(text.toString()),partitionIndex是获取K的值 附:被计算的的文本 Dea…

程序使用的测试文本数据: Dear River Dear River Bear Spark Car Dear Car Bear Car Dear Car River Car Spark Spark Dear Spark 1编写主要类 (1)Maper类 首先是自定义的Maper类代码 public class WordCountMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { public void map(LongWrit…

阿里封神谈hadoop学习之路   封神 2016-04-14 16:03:51 浏览3283 评论3 发表于: 阿里云E-MapReduce >> 开源大数据周刊 hadoop 学生 spark 摘要: 在大数据时代,要想个性化实现业务的需求,还是得操纵各类的大数据软件,如:hadoop.hive.spark等.笔者(阿里封神)混迹Hadoop圈子多年,经历了云梯1.ODPS等项目,目前base在E-Mapreduce.在这,笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路. 引言 当前,越来越多的同…

(实践机器:blog-bench) 本文用作博文<Hadoop学习之路>实践过程中遇到的问题记录. 本文所学习的博文为博主“扎心了,老铁” 博文记录.参考链接https://www.cnblogs.com/qingyunzong/category/1169344.html 问题一: <Hadoop学习之路(四)Hadoop集群搭建和简单应用>执行start-dfs.sh时,报错3个: 1. 报错现象: 原因:hadoop默认ssh采用的是22端口号,但是我们公司内部机器为了安全已修…

MapReduce是什么 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,并发运行在一个 Hadoo…

MapReduce是一种用于大规模数据集的并行计算编程模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题.其主要思想Map(映射)和Reduce(规约)都是从函数是编程语言中借鉴而来的,它可以使程序员在不懂分布式底层的情况下轻松的将自己的程序运行在分布式系统上,极大地降低了分布式计算的门槛. 一.执行流程 1.执行步骤(“天龙八部”)  1) map任务处理  ① 读取数据文件内容,对每一行内容解析成<k1,v1>键值对,每个键值对调用一次map函数:  ② 编写Map映射函数…

本人一直在做NET开发,接触这行有6年了吧.毕业也快四年了(6年是因为大学就开始在一家小公司做门户网站,哈哈哈),之前一直秉承着学要精,就一直一门心思的在做NET(也是懒吧).最近的工作一直都和大数据清洗相关,想着要学学真正的大数据懒,不然都不好意思说自己是做数据清洗的. 目前关于hadoop的学习资料已经非常多了,写出来只当作是自己学习经历的笔记,如果顺便还能帮助下后面的学习者,那当然是再好不过了.所以 目前起的是我(小强)的学习之路. 以下是我现在的学习步骤,所以学到哪写到哪,不是系统学习的…

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上. Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算. Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce的编程模型包.谷歌的MapReduce框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令,跨大量的计算节点运行非常…

现在是讨论这个问题的不错的时机,因为最近媒体上到处充斥着新的革命所谓“云计算”的信息.这种模式需要利用大量的(低端)处理器并行工作来解决计算问题.实际上,这建议利用大量的低端处理器来构建数据中心,而不是利用数目少的多的高端服务器来构建. 举例来说,IBM和Google已经宣布计划用1000台处理器构建的集群提供给部分大学,传授学生们如何使用MapReduce工具在这些集群上编程.加利福尼亚大学伯克利分校甚至打算开设使用MapReduce框架编程的课程.我们对MapReduce支持者大肆炒作它如何…