飞少fly的博客

1.在高阶数据处理中，往往无法把整个流程写在单个MapReduce作业中，下列关于链接MapReduce作业的说法，不正确的是？（）答案：A A. ChainReducer.addMapper()方法中，一般对键/值对发送设置成值传递，性能好且安全性高 B.使用ChainReducer时，每个mapper和reducer对象都有一个本地JobConf对象 C.ChainMapper和ChainReducer类可以用来简化数据预处理和后处理的构成 D.Job和JobControl类可以管理非..

有上一篇讲解了MapReduce运行原理后,相信大家能理解了,本篇以wordcount为案例了解下MapReduce编程的乐趣... 1 MR参考代码 1 .1Mapper代码 package com.mr.cf.wordcount; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hado

1. MapReduce编程模型 MapReduce是采用一种分而治之的思想设计出来的分布式计算框架 一些复杂或计算量大的任务，单台服务器无法胜任时，可将此大任务切分成一个个小的任务，小任务分别在不同的服务器上并行的执行；最终再汇总每个小任务的结果 MapReduce由两个阶段组 成：Map阶段（切分成一个个小的任务）、Reduce阶段（汇总小任务的结果）。 1.1 Map阶段 map()函数的输入是kv键值对，输出是一系列kv键值对，输出结果写入本地磁盘。