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图解规约主要是为了减少网络传输阶段的负担准备工作准备wordcount.txt，最好数据能重复多一点，能看到其中的效果。规约前规约后，reduce input明显减少java代码WordCountMapper.javaimport org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.

计算器主要是在map和reduce阶段定义map Counter counter = context.getCounter("MR_Count", "MapReduceCounter"); //第一个参数是定义名字，第二个也是定义map出现的次数 counter.increment(1L); //1L就是每运行一次map就加1reduce//自定义计算器：使用枚举public static enum MyCount{ REDUCE_INPUT_KEY_RECORDS, REDU

图解准备工作1、准备好一个sort.txt文件代码段SortMapper.javaimport org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException;public class SortMapper extends Mapper<LongWritable, T

图解worldcount.txt 300M的单词文件分成3个块，map类把单词分开固定为1，redueceTask把大于等于5个单词的放一起，其他的放一起，最后算到各自的分区文件中。Java代码编写PartitionerOwn类继承Partitioner进行分区，大于等于5的返回值为0，其他的返回值为1，如果有很多个分区可以在加返回值2、3、4。详情查看Partitioner和HashPartitioner，在idea ctrl+n搜索他们两个查看源代码。具体PartitionerOwn代码rg

准备工作1、在liunx系统上准备wordcount.txtvi wordcount.txt准备点数据进行计算2、把wordcount.txt上传到hdfs系统上面，hdfs dfs -put /home/hadoop/wordcount /wordcount,路径自己对应好！3、编写java代码进行计算创建一个map类WordCountMapperimport org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.