1:MapReduce概述
1:定义
2:优劣
3:word count案例
2:序列化
3:MapReduce核心框架原理
1:输入数据的处理InputFormat
2:Shuffle
3:输出数据的处理OutputFormat
4:Join
5:ETL
6:总结
4:压缩
1:有哪些压缩算法
2:各自的特点
3:在生成环境中如何使用
5:常见的问题及解决方案
本文将深入探讨MapReduce的概念、优缺点,通过WordCount实例展示其实现,涉及InputFormat、Shuffle和OutputFormat等核心组件。还会讲解序列化、压缩技术在MapReduce中的应用,以及常见问题与解决方案,涵盖大数据处理关键环节和技术细节。
1:MapReduce概述
1:定义
2:优劣
3:word count案例
2:序列化
3:MapReduce核心框架原理
1:输入数据的处理InputFormat
2:Shuffle
3:输出数据的处理OutputFormat
4:Join
5:ETL
6:总结
4:压缩
1:有哪些压缩算法
2:各自的特点
3:在生成环境中如何使用
5:常见的问题及解决方案
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