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Hadoop是什么？Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算.数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解:数据通过Haddop的集群处理后得

模型架构1、执行MapReduce任务的角色有两个，一个是JobTracker，用于调度工作，另一个是TaskTracker，用于执行工作的2 2、一个Hadoop集群中只有一个JobTracker 3、每个MapReduce任务分为map阶段和reduce阶段执行流程 1、首先将文件读取，然后由map程序处理，map程序将输入读入切出其中的word，并标记它的数目为1，形成< word,1>

开启hadoop1、运行cmd窗口，执行“hdfs namenode -format” 2、子hadoop的sbin目录，执行“start-all.cmd” 此时hadoop服务器已开启操作HDFS我们来创建输入目录（创建目录要确保服务器已开启状态才行） hadoop fs -mkdir hdfs://localhost:9000/user/ hadoop fs -mkdir hdfs

首先Context是Mapper的内部类，为了在map或reduce任务中跟踪task的状态，MapContext记录map执行的上下文，同时context也是map和reduce执行的各个函数的桥梁，与session对象相似

下面，我们只涉及MapReduce 1，而不涉及YARN。                                              当我们在写MapReduce程序的时候，通常，在main函数里，我们会像下面这样做。建立一个Job对象，设置它的JobName，然后配置输入输出路径，设置我们的Mapper类和Reducer类，设置InputFormat和正确的输出类型等等。然后我们会

每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少在map和reduce节点之间的数据传输量，以提高网络IO性能，是MapReduce的一种优化手段之一。         1）、Combiner最基本是实现本地key的聚合，对map输出的key排序、value进行迭代。如下所示： 引用        map:(key1,value1) ——> li

计算出文件中各个单词的频数，要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序 每个单词和频数占一行，单词和频数之间有间隔 设计思路：将文件内容怯分成单词，然后将所有相同的单词聚一块，最后计算单词出现的次数并输出，相同单词的频数计算可以并行化处理，相同单词交给一台机器来计算频数package hadoop;/* * 计算出文件中各个单词的频数，要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序 * 每个单词和频数占一行