木子木泗的博客

其实我们可以从word count这个实例来理解MapReduce。 MapReduce大体上分为六个步骤： input, split, map, shuffle, reduce, output。 细节描述如下：  输入(input)：如给定一个文档， 包含如下四行：  Hello Java  Hello C  Hello Java  Hell...

https://blog.youkuaiyun.com/bingduanlbd/article/details/51924398 MapReduce是用于数据处理的一种编程模型，简单但足够强大，专门为并行处理大数据而设计。 1. 通俗理解MapReduce MapReduce的处理过程分为两个步骤：map和reduce。每个阶段的输入输出都是key-...

 一. MapReduce 编程模型 还是以一个经典的图片来说明问题. 1. 首先, 我们能确定我们有一份输入, 而且他的数据量会很大 2. 通过split之后, 他变成了若干的分片, 每个分片交给一个Map处理 3. map处理完后, tasktracker会把数据进行复制和排序, 然后通过输出的key 和value进行 partition的划分, 并把partiti...

https://blog.youkuaiyun.com/bingduanlbd/article/details/51914550 文本详细介绍了HDFS中的许多概念，对于理解Hadoop分布式文件系统很有帮助。 1. 介绍 在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。而一旦在系统中，...

http://blog.youkuaiyun.com/ipolaris/article/details/8723782 　　在MapReduce中，当map生成的数据过大时，带宽就成了瓶颈，怎样精简压缩传给Reduce的数据，有不影响最终的结果呢。有一种方法就是使用Combiner，Combiner号称本地的Reduce，Reduce最终的输入，是Combiner的输出。下面以《Hadoop in acti...

https://www.cnblogs.com/booth/p/3274593.html 数据源 A 2 B 9 C 4 D 9 Z 42 要实现的输出 Z 42 D 9 B 9 C 4 A 2 看字符顺序，其实什么也没有，只是按照后面的数字进行一次倒序排序， 　　实现思路: 　　　　1利用hadoop自带的排序功能...