MapReduce入门

最新推荐文章于 2025-07-06 14:36:38 发布
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该博客介绍了如何新建、打包并执行一个Hadoop WordCount工程。通过运行hadoopjarch02-mr-intro-1.0-SNAPSHOT.jar，将输入文件从'wordcount/input'处理后，输出结果显示在'wordcount/output'目录下，其中包含各种词汇如'Bye', 'Goodbye', 'Hadoop', 'Hello', 'World'及其出现次数。

  1. 新建WordCount工程

  2. 打包WordCount工程

  3. 执行WordCount工程

    hadoop jar ch02-mr-intro-1.0-SNAPSHOT.jar WordCount /wordcount/input /wordcount/output

  4. 查看输出

    hadoop fs -cat /wordcount/output/part-r-00000
Bye	1
Goodbye	1
Hadoop	2
Hello	2
World	2
MapReduce 入门实战：WordCount 程序
2301_80870395的博客
05-13 1046
文章先介绍了 MapReduce 的基础，包括 Map、Reduce 阶段及 Shuffle 和 Sort 阶段的作用。接着，阐述了 WordCount 程序用于统计文本单词出现频率的需求和应用场景。随后，详细展示了使用 Java 编写的 MapReduce 版本 WordCount 程序代码，解释了 Map 类、Reduce 类和主类的实现逻辑。还涵盖了程序的编译、运行步骤以及如何查看运行结果。此外，探讨了大小写敏感处理、自定义分隔符、Combiner 性能优化等拓展与优化方向。这篇博客帮助读者全面理解
MapReduce 入门案例wordcount
weixin_44387652的博客
05-31 546
MapReduce 入门案例wordcount1、单机版的wordcount2、修改单机版的wordcount（模拟MapReduce）3、MapReduce的wordcount跟踪3.1 MapReduce 包中wordcount实现4、自定义实现MapReduce中wordcount的三步走 1、单机版的wordcount 1、有5个文件，每个文件中存储的都是单词，每行多个单词之间使用\t进行分割的，求这5个文件中每一个单词出现的总次数。 （1）定义5个流，分别读取五个文件（一个方法调用）。 （2）定义
MapReduce入门编程
C_helped的博客
05-11 2204
MapReduce入门编程、环境配置、官方WordCount源码、集群
MapReduce 入门
是羊驼呀
09-15 299
MapReduce 既是一个编程模型，又是一个计算框架 Hadoop 解决大规模数据分布式计算的方案 —— MapReduce 编程模型 其编程模型只包含 Map 和 Reduce 两个过程， map 的主要输入是一对 <Key, Value> 值，经过 map 计算后输出一对 <Key, Value> 值； 然后将相同 Key 合并，形成 <Key, Value 集合 >； 再将这个 <Key, Value 集合 > 输入 reduce，经过计算输出零个或
MapReduce入门教程
wusuoweiieq的博客
08-12 687
以下未数据分析示意图这可不是链接 = =
MapReduce入门讲解及案例
qq_44110741的博客
09-05 924
文章目录 前言 二、MapReduce的优缺点 1.优点 2.缺点 三、MapReduce的核心编程思想 四、MapReduce编程规范（八股文） 1.Mapper阶段 2.Reduce阶段 3.Driver阶段 五、WordCount案例实操 1．需求 2．数据准备 3．分析 4. 代码实现 5．本地测试 6．集群上测试 总结 前言 hadoop由四部分组成：hdfs（分布式文件系统），MapReduce（一个分布式的离线并行计算程序框架框架），yarn（作业..
MapReduce入门编程及源码详解
qq_46439199的博客
11-16 3714
MapReduce基础编程（源码篇）
MapReduce入门以及WordCount案例
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MapReduce入门以及WordCount案例
Hadoop MapReduce 入门
qq_42773076的博客
07-06 560
Hadoop 3.0.4 环境搭建与 MapReduce 开发指南 本文详细介绍了 Hadoop 3.0.4 单节点环境的安装配置步骤与 MapReduce 程序开发流程。主要内容包括：1) 环境准备：Java 8安装、Hadoop下载解压及环境变量配置；2) Hadoop核心配置：修改core-site.xml、hdfs-site.xml等配置文件；3) 服务启动：格式化HDFS并启动HDFS/YARN服务；4) MapReduce开发：使用Maven构建项目，配置Hadoop依赖，实现经典WordCou
MapReduce入门案例.rar
12-16
在这个“MapReduce入门案例.rar”压缩包中，包含了五个基础的MapReduce编程示例，帮助初学者理解并掌握MapReduce的工作原理和用法。 1. 统计单词的个数： 这是最经典的MapReduce案例，通常被称为WordCount。在Map...
Hadoop及Mapreduce入门
07-03
Hadoop及Mapreduce入门，简单易懂，让你快速进入hadoop的世界
lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd
12-05
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【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
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MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
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mapreduce入门
01-15
### MapReduce 基础入门 #### 7.1 MapReduce 编程模型概述 MapReduce 是一种编程模型，旨在简化大型数据集的分布式处理。此模型由两个主要阶段构成：Map 和 Reduce 阶段，在这两个阶段中用户只需实现 `map()` 和 `...
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