理解MapReduce计算构架

最新推荐文章于 2021-08-01 14:17:32 发布

转载最新推荐文章于 2021-08-01 14:17:32 发布 · 52 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/veol/p/9021337.html

文章标签：

#大数据 #python

本文介绍如何使用Python编写WordCount程序，包括从创建文件到利用Hadoop Streaming提交任务的全过程。主要内容涉及编写MapReduce函数、配置Hadoop环境及脚本等。

用Python编写WordCount程序任务

程序	WordCount
输入	一个包含大量单词的文本文件
输出	文件中每个单词及其出现次数（频数），并按照单词字母顺序排序，每个单词和其频数占一行，单词和频数之间有间隔

1.编写map函数，reduce函数

　　首先先创建文件

　　然后编写两个函数

2.将其权限作出相应修改

3.本机上测试运行代码

4.放到HDFS上运行

5.下载并上传文件到hdfs上

6.用Hadoop Streaming命令提交任务

　　先找到Streaming的Jar包

　　配置默认环境变量

　　让配置生效并测试

　　编写run.sh脚本程序

运行结果

转载于:https://www.cnblogs.com/veol/p/9021337.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30809333

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

大数据Hadoop（十六）：MapReduce计算模型介绍

Lansonli（蓝深李）的博客

05-28

3214

全网最详细的Hadoop文章系列，强烈建议收藏加关注！后面更新文章都会列出历史文章目录，帮助大家回顾知识重点。目录本系列历史文章前言 MapReduce计算模型介绍理解MapReduce思想 Hadoop MapReduce设计构思如何对付大数据处理：分而治之构建抽象模型：Map和Reduce 统一构架，隐藏系统层细节本系列历史文章 2021年大数据Hadoop（十五）：Hadoop的联邦机制 Federation 20.

大数据架构期末复习 Mapreduce、Hadoop、内存计算、BSP模型

最新发布

Likely_X的博客

03-12

1609

大数据专业，大数据架构期末复习资料

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Hadoop计算框架：MapReduce

07-21

文档较详尽的讲述了MR的简介，MR初学分析示例（有代码）、MR特性，MR的执行过程（有代码），MR单元测试介绍（有代码）、HA的架构和配置、同时也向大众推荐了两本书。其中部分有较为详尽的链接以供参考。

MapReduce 分布式计算框架简介特点工作流程

努力吧闫小胖的博客

09-08

1677

MapReduce 计算框架一种分布式计算框架，解决海量数据的计算问题 MapReduce将整个并行计算过程抽象到两个函数 Map(映射)：对一些独立元素组成的列表的每一个元素进行指定的操作，可以高度并行。 Reduce(化简归约)：对一个列表的元素进行合并。一个简单的MapReduce程序只需要指定map()、reduce()、input和output，剩下的事由框架完成。 M...

mapreduce原理_谷歌阿里都舍弃MapReduce用spark了？这篇架构原理给你答案

weixin_39568706的博客

11-30

224

前几天都在和大家闲扯，都是有感而发，竟然还有人觉得我像打广告的，我？？？？就这么说，我现在的年收入足够让我在北上广这样的地方站稳脚跟，而且这种纯技术和架构分享的小号谁会找我打广告？我只是想把我自己经历过的项目告诉大家，希望大家都能受益，仅此而已。上次答应大家的hadoop架构细分拆解，终于要来了，鸽了各位很多天了。先来回顾一下hadoop的架构：就讲最中间那个吧，MapReduce。Hadoop解...

Hadoop技术内幕_深入理解MapReduce架构设计与实现原理_pdf书签版_第二部分(共三个部分)

06-11

《Hadoop技术内幕深入理解MapReduce架构设计与实现原理》pdf书签版,第二部分，共三个部分，一起下载后解压。

"Google和Hadoop MapReduce基础构架及分布式系统原理简介

而在构架上，MapReduce提供了统一的计算框架，为程序员隐藏系统层细节，解决了并行计算方法缺少统一的计算框架支持的问题。 2. Google MapReduce的基本工作原理 Google MapReduce的基本工作原理是建立在MapReduce...

MapReduce>分布式计算框架MapReduce(A)

qq_44509920的博客

11-14

1106

文章目录分布式并行计算框架MapReduceHadoop为什么比传统技术方案快？理解MapReduce思想MapReduce并行计算Hadoop -MapReduce设计构思MapReduce编程初体验 Hadoop组成 Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，对海量数据的存储。 Hadoop MapReduce：一个分布式的资源调度和离线并行计算框架。 Hadoop ...

MapReduce简介，结构组成，运行过程，WordCount...

黑马程序员广州中心的专栏

11-29

727

hadoop四大模块 ------------------- common hdfs //namenode + datanode + secondarynamenode mapred yarn //resourcemanager + nodemanager 1.MapReduce简介 Hadoop最主要的两部分Hdfs...

Hadoop学习笔记（7）－简述MapReduce计算框架原理

热门推荐

Xianming的专栏

05-30

1万+

1. MapReduce基本编程模型和框架1.1 MapReduce抽象模型大数据计算的核心思想是：分而治之。如下图1所示。把大量的数据划分开来，分配给各个子任务来完成。再将结果合并到一起输出。注：如果数据的耦合性很高，不能分离，那么这种并行计算就不适合了。图1：MapReduce抽象模型1.2 Hadoop的MapReduce的并行编程模型如下图2所示，Hadoop的MapReduce先将

MapReduce计算流程简介

weixin_44191396的博客

09-29

1916

目前大数据计算分析主要用到的计算模型有MapReduce(离线批处理)，图并行计算，交互式处理(Iteractive Processing)，流计算(Streaming)，内存计算(In-memory Computing)，大规模并行处理(Massively Parallel Processing)等。 MapRedcue是一种支持分布式计算环境的并行处理模型。MapRedcue程序运行在由多态计...

MapReduce计算框架各个步骤详解（主要是Shuffle）

Genius_zz的博客

09-15

7649

Hadoop的分布式计算框架（MapReduce）-- 适合离线计算核心思想：移动计算而不移动数据。 MR是计算来自HDFS上的数据，可以看到，HDFS是大数据的存储，MR是大数据的计算。 MapReduce流程：input->Splitting->Mapping->Shuffling->Reducing-> result MapReduce程序

Hadoop详解（六）：MapReduce计算框架详解

Master-TJ的个人博客

01-27

4415

1. Hadoop MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简便的软件框架，是Google云计算模型MapReduce的Java开源实现，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千万台普通机器注册的大型集群系统中，并以一种可靠地、容错的方式并行处理上T级别的数据集。 Hadoop MapReduce基本思想：一个MapReduce作业通常会把输入的数据集合切分为若干独立的数据...

MapReduce的计算模型介绍

CyAurora的博客

08-01

1684

一、MapReduce核⼼思想 MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创。阅读资料 Hadoop的MapReduce核⼼技术起源于⾕歌在2004年发表的关于MapReduce系统的论⽂介绍。论⽂中有这么⼀句话：Our abstraction is inspired by ...

mapreduce原理_浅析MapReduce原理及其执行过程

weixin_39957805的博客

11-28

764

浅析MapReduce原理及其执行过程一、MapReduce定义及核心思想MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 hadoop 的数据分析应用”的核心框架。用户可以基于该框架轻松的编写应用程序，而这些应用程序能够运行在由上千个商用服务器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有高容错能力的方式并行处理上TB级别的海量数据集。MapReduce的核心思想就是“分而治之”。1....