Parkour：在Clojure中的Hadoop MapReduce实战指南

Parkour：在Clojure中的Hadoop MapReduce实战指南

parkour Hadoop MapReduce in idiomatic Clojure. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/par/parkour

项目介绍

Parkour是一款专为Clojure设计的库，它让你的函数式编程技巧能够在Hadoop集群上自由穿梭。通过结合Clojure的功能性编程、对Hadoop特性的直接访问以及针对活数据的交互式迭代，Parkour促进了高效MapReduce应用程序的快速开发，无需过多地包裹成一个框架——了解Hadoop和Clojure，你就几乎掌握了Parkour。

项目快速启动

要快速起步，首先确保你的Leiningen项目包含了Parkour依赖：

[com.damballa/parkour "0.6.3"]

接着，实现经典的“单词计数”示例：

(defn word-count-m [coll]
  (->> coll
       (r/mapcat #(str/split % #"\s+"))
       (r/map #(vector % 1))))

(defn word-count [conf lines]
  (-> (pg/input lines)
      (pg/map word-count-m)
      (pg/partition [Text LongWritable])
      (pg/combine ptb/keyvalgroups-r '+)
      (pg/output (seqf/dsink [Text LongWritable]))
      (pg/fexecute conf 'word-count)))

这段代码展示了如何读取文本数据，分割每行成单词，计算每个单词的数量，并最终执行MapReduce作业。

应用案例和最佳实践

在实际应用中，Parkour鼓励利用Clojure的强大处理能力和Hadoop的大规模并行处理来解决复杂的数据处理任务。最佳实践中，开发者应该充分利用Parkour提供的分布式序列（dseqs）和分散操作，以本地化编程的方式处理分布式数据。迭代开发时，推荐使用连接到集群的REPL，以便于实时调整和测试代码。

典型生态项目

虽然本部分通常涉及项目如何与其他技术生态系统融合的信息，但基于提供的资料，“Parkour”本身作为一个专注于Clojure与Hadoop集成的工具，没有直接指出特定的外部生态项目集成案例。然而，可以假设与Hadoop相关的项目，如HDFS、YARN等，均是其天然的生态环境组成部分。开发者在构建完整大数据解决方案时，可能会将Parkour与这些Hadoop组件以及其他分析工具如Spark进行策略性的整合，以实现更广泛的生态兼容性和功能扩展。

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以上是对Parkour项目的一个基础入门级概述，旨在提供快速理解及初步使用的指引。深入探索和高级使用场景应参考其详细文档和社区资源。

parkour Hadoop MapReduce in idiomatic Clojure. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/par/parkour