MapReduce分布式编程

最新推荐文章于 2024-05-18 12:23:37 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lixujie2527/article/details/90414816
该博客主要介绍了软件开发的相关流程。首先配置软件环境，接着创建maven project并添加依赖包，然后编写名为WordCount的代码，最后配置编译环境，包括运行配置文件路径、创建并上传文件到HDFS系统，还可查看运行结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、配置软件环境
二、创建mavenproject
1：添加依赖包→点击File-Project Structure
2：打开后点击左侧Modules，然后点击Dependencies
3：点击右侧+，选择JARs or directories，将下图所有依赖包的目录导入
三：编写代码
新建一个类名为WordCount
四：配置编译环境
1：点击Run-Edit Configuration
2：点击左上角+，然后点击Application→运行配置文件路径
3：创建并上传到HDFS系统中的文件路径
4;查看运行结果

lixujie2527
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【分布式编程】二——基于Hadoop的MapReduce程序
tiweeny的博客
02-07 1730
此前配置好分布式Hadoop环境，此篇主要讲解通过Intellij IDEA编写分布式MapReduce程序以及利用Hadoop实现词频统计 系统环境 虚拟机：VirtualBox Linux：Ubuntu 16.04 LTS Hadoop 2.7.5 IDE：Intellij IDEA JDK 1.8.0_151 安装Intellij及破解 安装Intellij IDE
(大数据方向）分布式实验六：mapreduce编程实践
weixin_52008431的博客
03-24 2681
注意：此次编程实践，在伪分布式上实践，所以首先需要启动伪分布式的节点 start-dfs.sh 一.新建项目 使用xftp导入相关配置文件 配置文件 mapred-site.xml yarn-site.xml hdfs-site.xml core-site.xml jar包 hadoop_jars（在实验eclipse中已创建好） 使用xftp导入到自己所建项目的src目录下...
Mapreduce分布式编程
weixin_44184668的博客
05-20 298
一、本质 MapReduce是一个基于分治思想，用于处理海量数据的分布式计算框架。  Mapreduce框架的主要程序分为三种即Master，Map和Reduce 二、mapreduce解决了什么问题 1.数据分布式存储-HDFS 2.作业调度 3.容错 4.机器间通信等复杂问题 三、分布式计算vs单机计算 四、MapReduce执行流程 1.四个阶段 Input到map： ①file：HDF...
MapReduce分布式编程实验报告
weixin_44281843的博客
05-27 843
MapReduce分布式计算系统 1、HDFS 分布式存储系统 2、MapReduce 分布式计算系统 3、YARN hadoop 的资源调度系统 Common 以上三大组件的底层支撑组件，提供基础工具包和 RPC 框架等 Map处理 public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritab...
大数据应用技术实验报告三 MapReduce分布式编程
Ruthless_Childe的博客
05-25 2376
MapReduce 分布式计算系统 Mapper负责“分” 分解计算任务，规模大大缩小； “计算向数据靠近” ； 这些小任务可以并行计算。 Reducer负责“汇总” map阶段的结果 Combiner函数 本地化的reducer Partitioner函数 决定着Map节点的输出将被分区到哪个Reduce节点 什么是shuffle 怎样把map task的输出结果有效地传送到reduce...
MapReduce分布式编程模型
qq_15304885的博客
03-15 1180
在这种情况下，MapReduce并不是不能做，而是使用后，每个MapReduce作业的输出结果都会写入到磁盘，会造成大量的磁盘IO，导致性能非常的低下。流式计算的输入数据是动态的，而MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化。）可扩展：协议为了满足新的需求变化，所以控制客户端和服务器过程中，需要直接引进相应的协议，这些是新协议，原序列化方式能支持新的协议报文；）快速：进程通信形成了分布式系统的骨架，所以需要尽量减少序列化和反序列化的性能开销，这是基本的；它适合离线处理而不适合在线处理。
基于hadoop与MapReduce的分布式编程
weixin_45795947的博客
04-19 3829
基于hadoop与MapReduce的分布式编程 一、部署hadoop集群 在上一章中，我们使用docker构建了Hadoop的分布式环境镜像，并使用docker run命令从该镜像中部署了一主两从的三个分布式节点：master、worker01、worker02。 这里再次根据之前配置好的镜像部署三台新的容器，命令如下： /* 格式： sudo docker run -p <本机端口>:<容器要映射的端口> -v <本机目录路径>:<容器目录路径> -it
MapReduce：分布式并行编程的基石
最新发布
JAZJD的博客
05-18 1537
分布式并行编程是一种编程范式，它将计算任务分割成多个子任务，并分配给多个计算机节点同时执行，以提高计算速度和处理大规模数据。通过将计算任务分布在多个计算机上，可以并行执行多个子任务，从而显著提高计算速度。分布式并行系统可以轻松地添加或删除计算节点，以满足不断变化的计算需求。如果一个计算节点出现故障，其他节点可以继续运行，从而确保系统的整体可用性。MapReduce 是一种编程模型，用于处理和分析大规模数据集。
分布式并行编程模型MapReduce简介
只言片语
01-15 1067
MapReduce编程模型简介 MapReduce编程模型由google公司Jeffery Dean等人设计，用于在分布式并行环境中处理海量数据的计算。它将一个任务分解成更多份细粒度的子任务，这些子任务在空闲的处理节点之间被调度和快速处理之后，最终通过特定的规则进行合并生成最终的结果，其处理模型有点类似于传统编程模型中的[分解和归纳]方法。 MapReduce模型将分布式运算抽象成Map和R...
机器学习——大数据与MapReduce
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MapReduce是一个分布式计算框架 优点：可在短时间内完成大量工作 缺点：算法必须经过重写，需要对系统工程有一定的理解 使用数据类型：数值型和标称型数据   MapReduce在大量节点组成的集群上运行，它的工作流程是： 　　第一步，单个作业被分成很多小份，输入数据也被切片分发到每个节点，各个节点只在本地数据上做运算，对应的运算代码称为mapper，这个过程被称作map阶段。每个mapper的...
大数据hadoop学习【12】-----基于ubuntu16.04上hadoop中的MapReduce编程实践
qq_42451251的博客
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MapReduce是云计算领域中的一个重要概念，由Google公司为了解决大规模数据处理问题而提出的一种分布式编程模型。这一技术主要应用于处理和生成超大规模的数据集，尤其适合非结构化数据的处理。MapReduce的核心思想是...
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