Hadoop中HDSF和MapReduce框架介绍.pdf
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Hadoop的MapReduce执行过程介绍.pdf
1、Map-Reduce 的逻辑过程
假设我们需要处理一批有关天气的数据，其格式如下：
•按照ASCII 码存储，每行一条记录
•每一行字符从0 开始计数，第 15 个到第 18 个字符为年
•第 25 个到第 29 个字符为温度，其中第 25 位是符号+/-
我们现在需要统计出每年的最高温度。
Map-Reduce 主要包括两个步骤：Map 和 Reduce
每一步都有 key-value 对作为输入和输出：
•map 阶段的 key-value 对的格式是由输入的格式所决定的，如果是
默认的 TextInputFormat，则每行作为一个记录进程处理，其中 key
为
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基于Hadoop的Map/Reduce框架研究报告 黄飞 Outline 1. 模型介绍： Hadoop 简介 MapReduce 计算模型 2.实例分析 WordCount Hadoop 简介 Hadoop 简介 Hadoop 是一个开源分布式计算平台，它实现了 Map/Reduce 计算模型。借助于 Hadoop, 程序员可以轻松地编写分布式并行程序，将其运行于计算机集群上，完成海量数据的计算。 Hadoop 简介 分布式并行编程概念 基于集群的分布式并行编程能够让软件与数据同时运行在连成一个网络的许多台计算机上,由此获得海量计算能力。 Hadoop 简介 迎接编程方式的
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Hadoop下MapReduce编程.pptx
Hadoop下MapReduce编程;内容;Map过程;Reduce过程;MapReduce的Reduce过程;Components;MapReduce的数据流程;MapReduce的执行过程;Input Files;InputFormat;预定义的文件输入格式;各种InputFormat;InputSplits;RecordReader;Mapper;PartitionShuffle;Sort;Reduce;OutputFormat;Output Format;RecordWriter;Combiner;Combiner;容错;Chaining Jobs;程序的调试;任务的控制;Thank
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《Hadoop技术原理》课件——6.分布式计算框架MapReduce.pptx
Hadoop技术原理
分布式计算框架MapReduce
MapReduce简介
·什么是MapReduce
MapReduce是一种简化并行计算的编程模型，用于进行大数据量的计算。·MapReduce设计思想
MapReduce采用“分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个子节点共同完成，然后整合各个子节点的中间结果，得到最终的计算结果。
简而言之，MapReduce就是“分散任务，汇总结果”
MapReduce简介
01
JobTracker
TaskTrackerTaskTracker
Map任务Reduce任务Map任务Reduce任务
Client
Tas
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Hadoop 的MapReduce中多文件输出.pdf
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hadoop与MapReduce详细文档答题.doc
一、Hadoop擅长做什么？不擅长做什么？
擅长做什么？
并行计算处理引擎
【1】日志分析
【2】排序
【3】广告计算，广告优化、分析，点击流分析，链接分析
【4】搜索关键字进行内容分类
【5】搜索引擎，创建索引
【6】word 计数，统计值计算，统计数据，过滤，分析，查询
【7】垃圾数据分析
【8】数据分析
【9】机器学习
【10】数据挖掘
二、Hadoop主要功能组件
Hadoop主要功能组件如图所示
NameNode DataNode 存储元数据存储文件内容元数
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大数据平台与编程第4章 Hadoop MapReduce.pptx
第4章HadoopMapReduce
MapReduce是一种分布式计算处理思想，而HadoopMapReduce是一个基于Hadoop平台的分布式计算框架。主要由两部分组成：编程模型和运行时环境。其中，编程模型为用户提供了非常易用的编程接口，用户只需要像编写串行程序一样实现几个简单的函数即可实现一个分布式程序，而其他比较复杂的工作，如节点间的通信、节点失效、数据切分等，全部由MapReduce运行时环境完成，用户无须关心这些细节。
?MapReduce介绍目录?HadoopMapReduce编程?MapReduce开发进阶?MapReduce编程实例?HadoopMapReduce原理?本章
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hadoop与MapReduce详细文档课案.doc
一、Hadoop擅长做什么？不擅长做什么？
擅长做什么？
并行计算处理引擎
【2】
【】
【】
【5】搜索引擎，创建索引
【】word
【7】垃圾数据分析
【】
【9】机器学习
【1】
二、Hadoop主要功能组件
Hadoop主要功能组件如图所示
NameNode DataNode 存储元数据 存储文件内容 文件内容保存在磁盘 保存文件,blockdatanode之间的映射关系 维护了block id到datanode本地文件的映射关系
HDFS采用mast
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MapReduce框架的并行化与加速.docx
PAGE1/NUMPAGES1
MapReduce框架的并行化与加速
TOC\o1-3\h\z\u
第一部分MapReduce框架并行化原理 2
第二部分Map任务并行处理机制 4
第三部分Reduce任务并行聚合优化 6
第四部分内存优化提升并行性能 9
第五部分数据分区和复制策略影响 12
第六部分计算任务负载均衡分析 14
第七部分集群资源动态分配调度 17
第八部分异构计算环境并行加速 20
第一部分MapReduce框架并行化原理
MapReduce框架并行化原理
简介
MapReduce是一个分布式计算框架，用于在海量数据集上进行并行处理。它的核心思想是分而治之，将大型数据任务分解
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武汉理工大学《云计算与服务计算》实验指导书
实验二Hadoop环境下MapReduce并行编程
一.实验目的
1.学习MapReduce编程模型，理解MapReduce的编程思想。会用MapReduce
框架编写简单的并行程序。
2.熟悉使用eclipse编写、调试和运行MapReduce并行程序。
二.实验内容
1.登录Openstack云平台，进入搭建好Hadoop的虚拟机，按照实验指导说明，
在终端启动hadoop、启动eclipse。
2.用MapReduce编程思想，修改hadoop自带的例子程序WordCount，实现如
下功能：统计给定文件data.dat中出现频率最多的三个单词
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细细品味Hadoop
——Hadoop 集群 （第 9 期）
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华
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