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1.MapReduce介绍 MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。 Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。 Reduce负责“合”，即对ma...

1. 数据格式准备 1.1 创建一个新的文件 cd /export/servers vim wordcount.txt 1.2 向其中放入以下内容并保存 hello,world,hadoop hive,sqoop,flume,hello kitty,tom,jerry,world hadoop 1.3 上传到 HDFS hdfs dfs -mkdir /wordcount/ hd...

一、分区 在 MapReduce 中, 通过我们指定分区, 会将同一个分区的数据发送到同一个 Reduce 当中进行处理 ​ 例如: 为了数据的统计, 可以把一批类似的数据发送到同一个 Reduce 当中, 在同一个 Reduce 当中统计相同类型的数据, 就可以实现类似的数据分区和统计等 ​ 其实就是相同类型的数据, 有共性的数据, 送到一起去处理 ...

需求一：统计求和 统计每个手机号的上行数据包总和，下行数据包总和，上行总流量之和，下行总流量之和分析：以手机号码作为key值，上行流量，下行流量，上行总流量，下行总流量四个字段作为value值，然后以这个key，和value作为map阶段的输出，reduce阶段的输入 1.1 自定义SumBean public class SumBean implements Writa...

1. MapTask 工作机制 简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲...

一、Reduce 端 1. 需求 商品表 id pname category_id price P0001 小米5 1000 2000 P0002 锤子T1 1000 3000 订单数据表 id date pid amount 1001 20150710 P0001 2 1002 ...

1. 需求分析 以下是qq的好友列表数据，冒号前是一个用户，冒号后是该用户的所有好友（数据中的好友关系是单向的） A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:A,B,D,E,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O I:A,O J:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E,F,G O:A,...