MapReduce初级编程实践

最新推荐文章于 2025-04-12 03:00:00 发布
最新推荐文章于 2025-04-12 03:00:00 发布
阅读量1.1w 收藏 80
点赞数 26
分类专栏： 大数据
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44322234/article/details/106739346
版权
本文介绍了MapReduce的初级编程实践，包括文件合并去重、输入文件排序以及表格信息挖掘。在文件合并去重任务中，通过MapReduce实现文件整合并去除重复内容；在排序任务中，对多个文件中的整数进行升序排序；在信息挖掘任务中，从父子辈关系中挖掘祖孙辈关系。每个任务都详细阐述了编程要求和解决方案。

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

（一）编程实现文件合并和去重操作

任务描述
本关任务：编程实现文件合并和去重操作。

相关知识
为了实现文件的合并去重，我们首先要知道文件中都有些什么，将文件内容进行“拆解”，映射（Map）到不同节点；然后在通过归约（Reduce）去除重复部分。
Map过程

用法如下：
重载map函数，直接将输入中的value复制到输出数据的key上

 public static class Map extends Mapper<Object
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【大数据实验五】 MapReduce初级编程实践
m0_51011320的博客
05-31 3711
大数据实验五 MapReduce初级编程实践 1实验目的 1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法； 2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。 2实验平台 已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。 （1）操作系统：Linux（Ubuntu18.04） （2）Hadoop版本：3.1.3 3实验内容和要求 1.编程实现文件合并和去重操作
简单的MapReduce实践
qq_42582489的博客
03-21 3022
简单的MapReduce实践 文章目录简单的MapReduce实践操作环境实现文件合并和去重操作新建项目新建Java程序打包程序运行程序参考文章 操作环境 操作系统：Ubuntu 16.04 JDK 版本：1.8 Hadoop 版本：Hadoop 3.1.3 Java IDE：Eclipse 我的 Hadoop安装目录是“/usr/local/hadoop”，环境变量 HDAOOP_HOME也...
分布式计算框架实验(三) MapReduce编程实践
最新发布
小李独爱秋的博客
04-12 894
MapReduce编程初级实践: 基本任务1：编程WordCount 进阶任务1：编程实现文件合并和去重操作 进阶任务2：编程实现对输入文件的排序
Hadoop教程（三）：HDFS、MapReduce、程序入门实践
GarfieldEr007的专栏
12-11 5132
Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统，基于 Hadoop 的应用程序使用 HDFS 。HDFS 是专为存储超大数据文件，运行在集群的商品硬件上。它是容错的，可伸缩的，并且非常易于扩展。     你知道吗?  当数据超过一个单个物理机器上存储的容量，除以跨独立机器数。管理跨越机器的网络存储特定操作被称为分布式文件系统。 HDFS集群主要由
【分布式计算框架】 MapReduce编程初级实践
进一步有一步的欢喜
04-07 3070
【分布式计算框架】 MapReduce编程初级实践
MapReduce编程初级实践
Why_w的博客
04-28 3656
MapReduce编程初级实践MapReduce编程初级实践1.编程实现文件合并和去重操作2. 编写程序实现对输入文件的排序功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 MapReduce编程初级实践 1.通过实验掌握基本的Ma
大数据实验5实验报告：MapReduce 初级编程实践
06-20
【MapReduce初级编程实践】是大数据处理中的一项基础任务，主要应用于大规模数据集的并行计算。在这个实验中，我们关注的是如何利用MapReduce来实现文件的合并与去重操作。MapReduce是一种分布式计算模型，由Google...
大数据技术原理及应用课实验5 :MapReduce初级编程实践
01-16
**大数据技术原理及应用——MapReduce初级编程实践** MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于处理和生成大规模数据集。在这个实验中，我们将学习如何利用MapReduce编程解决实际问题，包括数据去重...
大数据技术基础编程、实验和案例---- 实验5 MapReduce初级编程实践
m0_73744583的博客
07-29 829
大数据技术基础编程、实验和案例---- 实验5 MapReduce初级编程实践 报告、代码、运行截图分享
MapReduce初级例程
08-24
一些MapReduce的入门程序 来自《hadoop权威指南》《hadoop in action》
Mapreduce-实践
04-16
（实践一）数值概要中combiner的作用 在前述数值概要的运用中，加入不同的combiner，测试不同环境下系统的性能，并给出分析、说明。 检查在内存优化模式下系统性能的区别。 （实践二）计算器计数 模式描述、计数器结构及性能分析。 示例：计算每个州的用户数 （实践三）MapReduce 布隆过滤器 过滤器训练、过滤器应用、结果验证及分析 （实践四）MapReduce Top 10模式示例 在ctrip数据集上进行Top 10排序。 （实践五）去重的用户—针对ctrip数据集去重 对ctrip数据集中的product-id进行去重操作
Hadoop原理与技术MapReduce实验
05-24
一、实验目的 （1）熟悉Hadoop开发包 （2）编写MepReduce程序 （3）调试和运行MepReduce程序 （4）完成上课老师演示的内容 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 二、实验内容 1.单词计数实验(wordcount) （1）输入start-all.sh启动hadoop相应进程和相关的端口号 （2）打开网站localhost:8088和localhost:50070，查看MapReduce任务启动情况 （3）写wordcount代码并把代码生成jar包 （4）运行命令 （1）：把linus下的文件放到hdfs上 （2）：运行MapReduce （5）：查看运行结果 （6）网页上查看MapReduce任务 2.矩阵相乘实验(matrix) （1）写matrix代码并把代码生成jar包 （2）运行命令 （1）：把linus下的文件放到hdfs上 （2）：运行MapReduce （3）：查看运行结果 3.网页排名实验(pagerank) （1）：写pagerank代码并把代码生成jar包
大数据技术原理与应用-实验5MapReduce初级编程实践（林子雨）
04-14
### 大数据技术原理与应用-实验5MapReduce初级编程实践 #### 一、MapReduce与Hadoop的关系 MapReduce是一种由Google公司提出的分布式并行编程模型，它为大规模数据集提供了一种高效的处理方法。而Hadoop则是一个...
mapreduce编程初级实践_MapReduce编程实践-基于IDEA/Maven实现单词统计分析
weixin_39955233的博客
12-01 604
在开始MapReduce编程之前，需要做好如下准备工作。(1)搭建好单机版本或者伪分布式Hadoop环境；CentOS 7 单机安装最新版Hadoop v3.1.2以及配置和简单测试Hadoop v3.1.2 伪分布式安装(Pseudo-Distributed Operation)(2)在HDFS中创建好input文件夹，并上传文本文件到HDFS中的input文件夹中；创建input文件夹bin/...
实验5：MapReduce 初级编程实践
qq_36428822的博客
06-20 8703
由于优快云上传md文件总是会使图片失效 完整的实验文档地址如下： https://download.youkuaiyun.com/download/qq_36428822/85709497实验内容与完成情况： （一）编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件，即文件 A 和文件 B，请编写 MapReduce 程序，对两个文件进行合并， 并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件 C。下面是输入文件和输出文件的一个样例 供参考。 输入文件 A 的样例如下： 20170101 x 20170102 y 2
对于两个输入文件，即文件 A 和文件 B，请编写 MapReduce 程序，对两个文件进行合并， 并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件 C
11-20
MapReduce 是 Hadoop 分布式计算模型中的核心组件，它将数据处理任务分解成一系列独立的小任务，并通过集群中的多台机器并行执行，最终汇总结果。对于这个需求，我们可以设计一个简单的 MapReduce 程序： 1. Mapper阶段 (Map函数): - 输入：文件A和B - 输出键值对：(键, 列表值) 对于每个输入文件，Mapper会逐行读取，每一行被视为一个键（比如，如果是一个整数，可以作为键），其内容作为一个列表值。由于我们要查找重复项，所以每个键对应一个包含原始值的列表。 2. Reducer阶段 (Reduce函数): - 输入：Mapper阶段产生的键及其对应的列表值 - 输出：键和唯一的值 Reduce函数会接收来自Mapper的所有相同键的列表，遍历列表并去除重复的值，只保留每个键的唯一值。这是去重操作的核心部分。 3. Output阶段: - 将Reducer的结果输出到新的文件C，即只包含键及其唯一值对。 下面是伪代码示例： ```python // Pseudo-code for Map phase in Java using Hadoop API class MapTask extends Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, List<Text>> { private List<Text> values; public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { values = Arrays.asList(value.toString().split("\n")); // Split each line into a list for (Text v : values) { context.write(key, new ArrayList<>(Arrays.asList(v))); // Emit unique key with list of values } } } // Pseudo-code for Reduce phase class ReduceTask extends Reducer<LongWritable, List<Text>, LongWritable, Text> { public void reduce(LongWritable key, Iterable<List<Text>> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { Set<Text> uniqueValues = new HashSet<>(); for (List<Text> val : values) { uniqueValues.addAll(val); } context.write(key, TextUtils.join(uniqueValues)); // Write the unique value(s) } } ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

weixin_44322234

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值