MapReduce高级编程
mapreduce例子
MapReduce 是一种用于分布式计算的编程模型，可以并行处理大规模数据集。
它采用两个主要的操作：Map 和Reduce，Map 特定计算数据集上的每个元素，而Reduce 对所有Map 输出进行聚合。
MapReduce 执行流程通常分为以下几个步骤：1. 输入分片（Input Splits）：将待处理的输入数据切分成多个分片，这些分片可以并发地处理。
2. Map 阶段（Map Phase）：由多个Mapper 并行执行，将输入数据切分成键值对，再对每个键值对执行指定的操作，输出中间结果。
3. 中间合并（Intermediate Combining）：对Map 输出的中间结果进行本地合并，以减少数据传输和存储的成本。
4. 分区（Partitioning）：将中间结果派发到不同的Reducer 上进行处理。
5. Reduce 阶段（Reduce Phase）：由多个Reducer 并行执行，对同一分区中的中间结果进行归约操作，输出最终结果。
6. 输出（Output）：将Reduce 输出的结果存储在指定位置。
下面是一个简单的MapReduce 示例，用于计算文本中每个单词的出现次数：1. 输入数据：一段文本文件。
2. Map 阶段：将文本分成多行并行处理，对于每一行文本，将单词作为键，出现次数作为值，输出中间结果。
3. 中间合并阶段：对Map 的输出结果进行本地合并，即在每个Map 节点的本地计算中，将相同的键值对合并，以减少数据传输和存储数量。
4. 分区阶段：将中间结果根据键的哈希值分配给不同的Reducer 节点进行处理。
5. Reduce 阶段：每个Reducer 节点对自己的所有输入进行聚合，输出键值对，键是单词，值是该单词在文本中出现的总次数。
6. 输出阶段：将最终结果输出到文件系统中。
通过这个示例，可以看出MapReduce 的基本流程和应用场景。
它可以方便地处理大规模数据集，加速计算速度，实现数据分析和挖掘等应用。
mapreduce基础编程
mapreduce基础编程MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和软件框架。
它可以将大数据集分成多个小数据集，并通过多个计算节点并行处理，最后汇总处理结果。
MapReduce将数据处理过程分成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段中，数据被分成多个小数据集，每个小数据集上运行相同的计算任务，然后产生中间结果。
在Reduce阶段中，中间结果被合并，最终产生处理结果。
MapReduce的基础编程模型可以分为以下几个步骤：1. 输入数据的读取：输入数据可以来自于Hadoop Distributed File System (HDFS)、本地文件系统或其他数据源。
2. Map阶段的编写：开发者需要编写Map函数，该函数将输入数据切分成多个小数据集，并在每个小数据集上运行相同的计算任务，生成中间结果。
Map函数的输出通常是一个键值对（key-value pair），其中键表示中间结果的类型，值表示中间结果的值。
3. Reduce阶段的编写：开发者需要编写Reduce函数，该函数将中间结果根据键值进行合并，生成最终的处理结果。
Reduce函数的输出通常是一个键值对（key-value pair），其中键表示最终处理结果的类型，值表示最终处理结果的值。
4. 输出数据的写入：最终处理结果可以写入到HDFS或其他数据源中。
MapReduce程序的开发需要掌握Java或其他编程语言。
除了基础编程模型外，还需要了解MapReduce的一些高级编程技术，如Combiner、Partitioner、InputFormat、OutputFormat等。
通过这些技术，可以进一步提高MapReduce程序的性能和可扩展性。
总之，MapReduce是一种强大的大数据处理工具，掌握基础编程模型是进行大数据分析和处理的必要条件。
mapreduce编程实验报告心得
mapreduce编程实验报告心得【实验报告心得】总结：本次mapreduce编程实验通过实际操作，使我对mapreduce编程框架有了更深入的理解。
在实验过程中，我学会了如何编写map和reduce函数，并利用这些函数从大数据集中进行数据提取和聚合分析。
通过这个实验，我还掌握了如何调试和优化mapreduce任务，以提高数据处理效率和性能。
一、实验目的：本次实验的目的是掌握mapreduce编程框架的使用方法，理解其实现原理，并在实际编程中熟练运用map和reduce函数进行数据处理和分析。
二、实验环境和工具：本次实验使用Hadoop分布式计算框架进行mapreduce编程。
使用的工具包括Hadoop集群、HDFS分布式文件系统以及Java编程语言。
三、实验过程：1. 实验准备：在开始实验前，我首先了解了mapreduce的基本概念和特点，以及Hadoop集群的配置和使用方法。
2. 实验设计：根据实验要求，我选择了一个适当的数据集，并根据具体需求设计了相应的map和reduce函数。
在设计过程中，我充分考虑了数据的结构和处理逻辑，以保证mapreduce任务的高效完成。
3. 实验编码：在实验编码过程中，我使用Java编程语言来实现map 和reduce函数。
我按照mapreduce编程模型，利用输入键值对和中间结果键值对来进行数据处理。
在编码过程中，我注意了代码的规范性和可读性，并进行了适当的优化。
4. 实验测试：完成编码后，我在Hadoop集群上部署和运行了我的mapreduce任务。
通过对数据集进行分析和处理，我验证了自己编写的map和reduce函数的正确性和性能。
5. 实验总结：在实验结束后，我对本次实验进行了总结。
我分析了实验中遇到的问题和挑战，并提出了相应的解决方法。
我还对mapreduce编程框架的优缺点进行了评估，并给出了自己的观点和建议。
四、实验结果和观点：通过本次实验，我成功实现了对选定数据集的mapreduce处理。
mapreduce的核心概念
mapreduce的核心概念
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。
其核心概念包括“Map（映射）”和“Reduce（归约）”。
MapReduce
把整个并行运算过程高度抽象到两个函数上，一个是Map函数，另一个是Reduce函数。
Map函数会将小的数据集转换为适合输入的<key,value>键值对的形式，
然后处理成一系列具有相同key的<key,value>作为输出，可以看做
list(<key,value>)。
Reduce函数会把Map函数的输出作为输入，然后提
取具有相同key的元素，并进行操作，最后的输出结果也是<key,value>键值对的形式，并合并成一个文件。
“分而治之”是MapReduce的核心思想，它表示把一个大规模的数据集切分成很多小的单独的数据集，然后放在多个机器上同时处理。
这种思想类似于制作三明治的例子，即把一个复杂的任务分解成多个小任务，然后分发给不同的人或机器同时处理，以提高效率。
以上内容仅供参考，建议查阅关于MapReduce的书籍或咨询技术人员以获取更多信息。
MapReduce（分布式计算框架）
MapReduce（分布式计算框架）MapReduce是⼀种计算模型，⽤于处理⼤数据量的计算，其计算过程可以分为两个阶段（实质上是三个阶段），即Map和Reduce.图2-3-1：MapReduce执⾏步骤其中Map将输⼊的原始数据集转化为Key-Value（键-值对），拆分给不同节点并⾏进⾏指定的计算操作（例如排序、聚集），形成中间结果，这个计算操作的过程称为Map shuffle；Reduce则并⾏地对⽣成的中间结果中相同的Key的所有Value进⾏规约合并汇总处理后，输出新的Key-Value得到最终结果，这个处理相同Key的过程称为Reduce shuffle. 可以看出，在Map和Reduce中间，其实还有⼀个过程，就是对Map的输出进⾏整理并交给Reduce，这个过程就是shuffle. Map和Reduce操作需要我们⾃⼰定义相应的Map类和Reduce类，⽽shuffle则是系统⾃动帮我们实现的。
简单点理解，可以将Map看作是拆分数据集给不同的节点进⾏并⾏计算操作，将Reduce看作是整合每个节点的计算结果以汇总出最终结果（即Map负责分的计算，Reduce负责合的计算）。
图2-3-2：MapReduce⼯作原理1. JobTracker和TaskTrackerMapReduce由两种主要的后台程序运⾏：JobTracker和TaskTracker.(1) JobTrackerJobTracker是master节点，⼀个集群中只有⼀个，负责管理所有作业、任务/作业的监控及错误处理等，并将任务分解成⼀系列任务，分派给TaskTracker.(2) TaskTrackerTaskTracker是slave节点，负责运⾏Map Task和Reduce Task，并通过周期性的⼼跳与JobTracker交互，通知JobTracker其当前的健康状态，每⼀次⼼跳包含了可⽤的Map和Reduce任务数⽬、占⽤的数⽬以及运⾏中的任务详细信息。
3-MapReduce编程详解
MapReduce编程一、实验目的1、理解MapReduce编程模型基本知识2、掌握MapReduce开发环境的搭建3、掌握MapReduce基本知识，能够运用MapReduce进行基本的开发二、实验原理MapReduce 是Hadoop两个最基础最重要的核心成员之一。
它是大规模数据（TB 级）计算的利器，Map 和Reduce 是它的主要思想，来源于函数式编程语言。
从编程的角度来说MapReduce分为Map函数和Reduce函数，Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集，用户只需要实现map 和reduce 两个接口，即可完成TB级数据的计算。
Hadoop Map Reduce的实现采用了Master/Slave 结构。
Master 叫做JobTracker，而Slave 叫做TaskTracker。
用户提交的计算叫做Job，每一个Job会被划分成若干个Tasks。
JobTracker负责Job 和Tasks 的调度，而TaskTracker负责执行Tasks。
常见的应用包括：日志分析和数据挖掘等数据分析应用，另外，还可用于科学数据计算，如圆周率PI 的计算等。
MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和Reduce。
当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map 任务处理输入数据中的一部分，当Map 任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据。
Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出。
按照以上基本的描述，其工作图如下。
从工作流程来讲，MapReduce对应的作业Job首先把输入的数据集切分为若干独立的数据块，并由Map组件以Task的方式并行处理。
处理结果经过排序后，依次输入给Reduce 组件，并且以Task的形式并行处理。
mapreduce的map阶段和reduce阶段
mapreduce的map阶段和reduce阶段MapReduce是一个用于大数据处理的计算模型和编程框架，最初由Google公司开发并推出。
MapReduce的基本思想是利用并行计算和分布式存储的特点，将大规模的数据集分成若干个小部分，通过Map 函数将这些小部分独立地处理成一系列键值对，并通过Reduce函数合并这些键值对，形成最终的结果。
在MapReduce中，每个Map任务和Reduce任务都是独立的计算单元，可以在分布式计算集群中并行地执行，从而以极高的性能和可伸缩性处理海量数据。
MapReduce的Map阶段和Reduce阶段是这个计算模型的核心，下面分别进行详细的解释。
1. Map阶段在MapReduce中，Map阶段的主要作用是将原始数据抽象为一系列键值对，并输出到Reduce阶段进行处理。
在具体的实现中，Map函数会将输入的数据映射到一组中间结果中，并将这些结果输出到Reduce函数中处理。
Map函数的输入和输出都是键值对形式的数据，其中输入通常是一条记录，输出通常是若干个键值对。
Map函数的实现通常是通过编写一个Map任务，并将这个任务分发到MapReduce框架的计算节点中执行。
在Map任务中，会对每条输入数据进行处理，将它分解成若干个键值对，并输出到Reduce函数进行处理。
在具体的实现中，Map任务的输入可以来源于分布式文件系统中的一个或多个数据块，输出可以保存到分布式文件系统中的一个或多个文件中。
2. Reduce阶段在MapReduce中，Reduce阶段的主要作用是将Map阶段输出的中间结果进行合并，并输出最终的计算结果。
在具体的实现中，Reduce 函数会接收Map阶段输出的一组键值对，并将它们分组处理成一组新的键值对，形成最终的输出结果。
Reduce函数的实现通常是通过编写一个Reduce任务，并将这个任务分发到MapReduce框架的计算节点中执行。
在Reduce任务中，会对所有输入数据进行汇总和合并处理，并输出最终的结果。
mapreduce编程模型的原理
mapreduce编程模型的原理MapReduce编程模型是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。
它的原理是将数据集划分成小的数据块，然后并行地在集群的多个节点上执行Map和Reduce操作，最终将结果合并起来形成最终结果。
MapReduce编程模型的主要原理可以归纳为以下几个方面：1. 数据划分MapReduce会将大规模数据集划分为小的数据块，每个数据块通常在64MB到1GB之间。
将数据划分为小的数据块可以方便地并行处理，也可以减少网络传输的数据量。
2. Map操作Map操作是MapReduce中的第一步。
Map操作会对数据块中的每个数据进行处理，其中Map会将每个数据转化为一个中间键-值对（key-value），key表示数据属性，value表示值。
Map操作通常包括以下步骤：（1）输入：从输入数据中读取数据块（2）映射：将输入数据转换为中间键-值对（3）缓存：将处理后的中间键-值对缓存在内存中3. Shuffle操作Shuffle操作是MapReduce中的第二步，Shuffle操作会将Map操作生成的中间键-值对重新组合，并按照key值将它们分组。
Shuffle操作通常包括以下步骤：（1）数据的拷贝：将Map输出的中间键-值对按照key值拷贝到Reduce操作的计算节点上（2）数据的排序：按照key值对中间键-值对进行排序，便于Reduce操作的处理（3）数据的分区：将排序后的中间键-值对分成多个分区，每个分区包含相同key值的中间键-值对4. Reduce操作Reduce操作是MapReduce中的第三步。
在Reduce操作中，Map操作生成的中间键-值对被分成多个分区，每个分区都包含相同key值的键值对。
在Reduce操作中，对每个分区中的中间键-值对进行处理，并生成一个输出结果。
Reduce操作通常包括以下步骤：（1）输入：从Map操作的输出获取中间键-值对分组信息（2）缓存：将Map操作输出的中间键-值对缓存到内存中（3）分组：将缓存中的中间键-值对按照key值分组（4）Reduce：对每个分组中的中间键-值对进行Reduce操作，并将结果输出5. 在Master节点上进行控制和协调MapReduce编程模型中，由Master节点来进行任务的分配、管理和协调。
mapreduce编程模型及三个步骤
MapReduce 编程模型及三个步骤概述MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的并行计算模型，最初由 Google 提出并用于分布式数据处理中。
它底层基于分布式文件系统和集群计算框架，通过将计算任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段，以及一些可选的中间步骤，使得开发者能够简化并行计算的实现。
MapReduce 编程模型MapReduce 编程模型由以下三个关键组件组成： 1. 输入数据集 2. Map 函数 3. Reduce 函数MapReduce 模型简化了并行计算的复杂性，将大规模数据集的处理任务从开发者手中抽离，让其只需要关注如何定义 Map 和 Reduce 函数，而不用操心数据的切分、分发和结果的聚合等问题。
MapReduce 三个步骤MapReduce 模型由以下三个步骤组成，每个步骤都有其特定的目的和功能。
1. Map 阶段Map 阶段是 MapReduce 模型的第一个步骤，其功能是将输入数据切分为若干个独立的数据块，并为每个数据块调用 Map 函数进行处理。
在 Map 阶段中，数据会被划分为多个键值对，其中键表示数据项的标识，值表示数据项本身。
Map 函数以键值对为输入，根据需求对数据进行处理，并生成新的键值对作为输出。
Map 函数可以是任意计算逻辑，例如对数据项进行过滤、排序或统计等操作。
Map 阶段的目的是将原始数据转换为中间结果，用于后续的 Reduce 阶段进行处理。
2. Shuffle 阶段Shuffle 阶段是 MapReduce 模型的中间步骤，其功能是对 Map 阶段生成的中间结果进行排序和分组，以便将具有相同键的数据分配给同一个 Reduce 函数进行处理。
在 Shuffle 阶段中，系统会根据键值对的键进行排序，并将具有相同键的数据分组。
这样做的目的是为了在 Reduce 阶段中，能够将相同键的数据集中在一起，以便进行计算、聚合或其他操作。
mapreduce编程实例——词频统计实验总结
mapreduce编程实例——词频统计实验总结
本次实验是使用MapReduce编程模型进行词频统计。
实验中首先了解了MapReduce的概念和原理，然后根据实际需求编写了相应的Mapper和Reducer函数，最后通过Hadoop集群执行MapReduce任务进行词频统计。
在实验过程中，遇到了一些问题和难点，下面对实验过程进行总结和分析。
首先，在编写Mapper函数时，需要从输入数据中获取每个单词，并将其转化为键值对的形式进行输出。
在这个过程中，需要注意对输入数据进行预处理，包括分词、过滤停用词等，以保证输出结果的准确性。
其次，在编写Reducer函数时，需要对Mapper输出的键值对进行合并和统计。
在这个过程中，需要使用哈希表等数据结构来保存中间结果，以便进行合并和统计操作。
最后，在提交MapReduce任务时，需要配置好Hadoop集群的相关参数，包括输入路径、输出路径、Mapper和Reducer类等。
在这个过程中，需要注意使用合适的数据格式，以及对任务进行适当的拆分和分配，以提高任务的执行效率和并行度。
通过本次实验，我进一步了解了MapReduce编程模型的原理和应用，掌握了编写MapReduce程序的基本方法和技巧。
同时，也感受到了MapReduce在
大数据处理方面的高效性和可扩展性。
在今后的实际工作中，我将进一步应用和拓展这方面的知识，为数据分析和处理提供有效的解决方案。
mapreduce编程实验报告心得
mapreduce编程实验报告心得一、实验背景MapReduce是一种分布式计算框架，主要用于大规模数据处理。
它可以将一个大型数据集分成许多小的数据块，并在多台计算机上并行处理这些数据块。
MapReduce框架由Google公司提出，被广泛应用于搜索引擎、社交网络等领域。
二、实验目的本次实验的目的是掌握MapReduce编程模型及其应用。
通过实现一个简单的WordCount程序，学习MapReduce编程的基本流程和技巧。
三、实验环境本次实验使用Hadoop作为分布式计算框架，Java作为编程语言。
四、实验步骤1. 编写Mapper类Mapper类负责将输入文件中的每一行文本转换成(key,value)对，并输出给Reducer进行处理。
在WordCount程序中，我们需要将每个单词作为key，出现次数作为value输出。
下面是Mapper类代码：```javapublic class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);while (tokenizer.hasMoreTokens()) {word.set(tokenizer.nextToken());context.write(word, one);}}}2. 编写Reducer类Reducer类负责将Mapper输出的(key,value)对进行归并，统计每个单词出现的次数。
MapReduce编程：最大值、最小值、平均值、计数、中位数、标准差
MapReduce编程：最⼤值、最⼩值、平均值、计数、中位数、标准差MapReduce编程最基础的范例应该就是Wordcount了，然后⼤部分就是要做⼀遍最⼤值最⼩值的计算。
课上⽼师⽤的课本是《MapReduce编程与设计模式》，⾥⾯第⼀章就介绍了Wordcount ，接下来就是最⼤值最⼩值平均值标准差，其数据来源于Stack Overflow⽹站上的评论内容，包括评论时间、评论⽤户ID，评论⽂本。
并且是以.xml⽂件形式做输⼊⽂件。
因此读⼊到mapper时需要先将xml转化为map的键值对形式。
transformXmlToMap(value.toString());以下是输⼊⽂件的形式，随便造的⼏组数据，只改动了评论时间与⽤户ID，评论⽂本内容是直接粘的。
<row Id="1" PostId="35314" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2018-09-06T08:07:10.730" UserId="1" /> <row Id="1" PostId="35315" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2007-09-06T08:05:33.730" UserId="1" /> <row Id="1" PostId="35316" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-09-06T08:07:10.730" UserId="1" /> <row Id="1" PostId="35317" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-08-06T08:07:26.730" UserId="1" /> <row Id="2" PostId="35318" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-05-06T08:11:10.730" UserId="1" /> <row Id="2" PostId="35319" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-09-06T08:12:10.730" UserId="1" /> <row Id="2" PostId="35320" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-06-06T08:03:10.730" UserId="1" /> <row Id="2" PostId="35321" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-09-06T08:07:10.880" UserId="1" /> <row Id="2" PostId="35322" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2016-09-06T08:07:39.730" UserId="1" /> <row Id="2" PostId="35323" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2008-03-06T08:07:10.730" UserId="1" /> <row Id="3" PostId="35324" Score="39" Text="not sure why this is getting downvoted -- it is correct! Double check it in your compiler if you don't believe him!" CreationDate="2007-09-06T08:00:22.730" UserId="1" />这在课本上是没有看到这个函数的内部实现的，但是仍是⼀个基本的⼯具类，可以⾃⼰实现，⽬的就是将⽂本抠出来转换成map形式存储。
mapreduce应用案例
mapreduce应用案例MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和处理框架，主要用于并行化和分布式计算。
以下是一些MapReduce的应用案例：1. Word Count（词频统计）：这是MapReduce最简单的应用之一。
通过将文本数据划分为若干块，然后对每个块进行词频统计，最后将结果合并以得到整体文本的词频分布。
2. Log分析：大规模服务器日志的分析是一个常见的应用场景。
通过Map阶段将日志按照关键信息分割，然后Reduce阶段对相同关键信息的数据进行汇总和分析，例如计算访问频率、错误率等。
3. PageRank算法：用于搜索引擎的排名算法，通过MapReduce来实现。
Map阶段负责解析页面和构建图，Reduce阶段迭代计算每个页面的PageRank值。
4. 倒排索引（Inverted Index）：用于搜索引擎的索引构建。
Map阶段将文档中的词语映射到文档ID，Reduce阶段将词语和对应的文档ID列表进行合并。
5. 数据清洗和预处理：处理原始数据，例如清理缺失值、格式转换等。
MapReduce可以分布式地处理大规模数据，加速数据清洗和准备工作。
6. 机器学习：在大规模数据集上进行机器学习模型的训练。
Map阶段用于数据分割和特征提取，Reduce阶段用于参数更新和模型融合。
7. 社交网络分析：在社交网络数据中寻找关键人物、社群检测等。
MapReduce可以有效地处理这些数据，找到网络中的关键节点和结构。
8. 图像处理：大规模图像数据集的处理，例如图像特征提取、相似度计算等。
MapReduce 可以并行处理多个图像任务。
9. 实时数据分析：结合实时处理框架，如Apache Kafka和Apache Flink，可以在流数据上实现实时的MapReduce分析，用于监控和实时决策。
这些案例展示了MapReduce在不同领域的广泛应用，能够处理大规模数据并提供分布式计算的能力。
mapreduce的原理
MapReduce的原理介绍MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，最初由Google提出并应用于分布式计算系统。
它的设计目标是简化并发处理大规模数据集的过程，通过将数据分割成多个块，然后在多个计算节点上进行并行处理，最后将结果合并返回。
在本文中，我们将深入探讨MapReduce的原理及其工作机制。
MapReduce的基本原理MapReduce模型包含两个主要步骤：Map和Reduce。
Map任务将输入数据拆分成一系列独立的片段，并为每个片段生成键值对。
Reduce任务则将Map任务生成的键值对进行合并和聚合，生成最终的结果。
Map任务Map任务是并行处理的第一步，它的输入是原始数据集，输出是一系列键值对。
Map任务通常由多个计算节点并行执行，每个节点处理输入数据的一个片段。
Map 任务的执行过程可以分为以下几个步骤：1.输入数据划分：原始数据集被划分成多个片段，每个片段被分配给一个Map任务。
2.记录解析：Map任务对输入数据进行解析，并将其转换成键值对的形式。
键值对的格式由具体的应用决定。
3.中间结果存储：Map任务将生成的键值对存储在本地磁盘上或内存中的缓冲区中。
这些中间结果将在Reduce任务中使用。
4.分区：Map任务根据键的哈希值将键值对分配到不同的Reduce任务上。
这样可以确保具有相同键的键值对被发送到同一个Reduce任务进行处理。
Reduce任务Reduce任务是并行处理的第二步，它的输入是Map任务生成的键值对，输出是最终的结果。
Reduce任务的执行过程可以分为以下几个步骤：1.分组：Reduce任务根据键对键值对进行分组，将具有相同键的键值对放在一起。
2.排序：Reduce任务对每个组内的键值对进行排序，以便更方便地进行后续的聚合操作。
3.聚合：Reduce任务对每个组内的键值对进行聚合操作，生成最终的结果。
聚合操作可以是求和、求平均值、计数等。
4.结果输出：Reduce任务将最终的结果写入输出文件或存储系统中。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案第一章：Hadoop概述1.1 Hadoop简介了解Hadoop的发展历程理解Hadoop的核心价值观：可靠性、可扩展性、容错性1.2 Hadoop生态系统掌握Hadoop的主要组件：HDFS、MapReduce、YARN理解Hadoop生态系统中的其他重要组件：HBase、Hive、Pig等1.3 Hadoop安装与配置掌握Hadoop单机模式安装与配置掌握Hadoop伪分布式模式安装与配置第二章：HDFS文件系统2.1 HDFS简介理解HDFS的设计理念：大数据存储、高可靠、高吞吐掌握HDFS的基本架构：NameNode、DataNode2.2 HDFS操作命令掌握HDFS的基本操作命令：mkdir、put、get、dfsadmin等2.3 HDFS客户端编程掌握HDFS客户端API：Configuration、FileSystem、Path等第三章：MapReduce编程模型3.1 MapReduce简介理解MapReduce的设计理念：将大数据处理分解为简单的任务进行分布式计算掌握MapReduce的基本概念：Map、Shuffle、Reduce3.2 MapReduce编程步骤掌握MapReduce编程的四大步骤：编写Map函数、编写Reduce函数、设置输入输出格式、设置其他参数3.3 典型MapReduce应用掌握WordCount案例的编写与运行掌握其他典型MapReduce应用：排序、求和、最大值等第四章：YARN资源管理器4.1 YARN简介理解YARN的设计理念：高效、灵活、可扩展的资源管理掌握YARN的基本概念：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等4.2 YARN运行流程掌握YARN的运行流程：ApplicationMaster申请资源、ResourceManager 分配资源、NodeManager执行任务4.3 YARN案例实战掌握使用YARN运行WordCount案例掌握YARN调优参数设置第五章：Hadoop生态系统扩展5.1 HBase数据库理解HBase的设计理念：分布式、可扩展、高可靠的大数据存储掌握HBase的基本概念：表结构、Region、Zookeeper等5.2 Hive数据仓库理解Hive的设计理念：将SQL查询转换为MapReduce任务进行分布式计算掌握Hive的基本操作：建表、查询、数据导入导出等5.3 Pig脚本语言理解Pig的设计理念：简化MapReduce编程的复杂度掌握Pig的基本语法：LOAD、FOREACH、STORE等第六章：Hadoop生态系统工具6.1 Hadoop命令行工具掌握Hadoop命令行工具的使用：hdfs dfs, yarn命令等理解命令行工具在Hadoop生态系统中的作用6.2 Hadoop Web界面熟悉Hadoop各个组件的Web界面：NameNode, JobTracker, ResourceManager等理解Web界面在Hadoop生态系统中的作用6.3 Hadoop生态系统其他工具掌握Hadoop生态系统中的其他工具：Azkaban, Sqoop, Flume等理解这些工具在Hadoop生态系统中的作用第七章：MapReduce高级编程7.1 二次排序理解二次排序的概念和应用场景掌握MapReduce实现二次排序的编程方法7.2 数据去重理解数据去重的重要性掌握MapReduce实现数据去重的编程方法7.3 自定义分区理解自定义分区的概念和应用场景掌握MapReduce实现自定义分区的编程方法第八章：Hadoop性能优化8.1 Hadoop性能调优概述理解Hadoop性能调优的重要性掌握Hadoop性能调优的基本方法8.2 HDFS性能优化掌握HDFS性能优化的方法：数据块大小，副本系数等8.3 MapReduce性能优化掌握MapReduce性能优化的方法：JVM设置，Shuffle优化等第九章：Hadoop实战案例9.1 数据分析案例掌握使用Hadoop进行数据分析的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.2 数据处理案例掌握使用Hadoop进行数据处理的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.3 数据挖掘案例掌握使用Hadoop进行数据挖掘的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法第十章：Hadoop项目实战10.1 Hadoop项目实战概述理解Hadoop项目实战的意义掌握Hadoop项目实战的基本流程10.2 Hadoop项目实战案例掌握一个完整的Hadoop项目实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法展望Hadoop在未来的发展和应用前景重点和难点解析重点环节1：Hadoop的设计理念和核心价值观需要重点关注Hadoop的设计理念和核心价值观，因为这是理解Hadoop生态系统的基础。
mapreduce编程模型及三个步骤
mapreduce编程模型及三个步骤MapReduce编程模型是一种用于处理大规模数据集的分布式计算模型，它由Google公司提出并应用于其搜索引擎等大数据处理场景中。
该模型将计算任务划分为Map和Reduce两个阶段，并通过横向扩展多个计算节点来实现高效的并行计算。
一、MapReduce编程模型的基本思想MapReduce编程模型的基本思想是将大规模数据集拆分成多个小块，分发到不同的计算节点上进行并行处理，最终将结果合并输出。
其中，每个计算节点都具备独立的计算能力和存储空间，可以在不影响其他节点的情况下进行本地计算和存储。
具体来说，MapReduce编程模型包含三个核心组件：输入数据集、Map函数和Reduce函数。
输入数据集是指需要处理的原始数据集合，可以是文本、图像、音频等各种形式的数据。
Map函数则负责对输入数据集中每个元素进行映射操作，并输出一个键值对（key-value pair）。
最后，Reduce函数则根据Map函数输出的键值对对结果进行聚合操作，并输出最终结果。
二、MapReduce编程模型的三个步骤1. Map阶段在Map阶段中，输入数据集被切分成多个小块，并分发到不同的计算节点上。
每个计算节点都会执行相同的Map函数，对输入数据集中的每个元素进行映射操作，并输出一个键值对。
其中，键值对中的键表示元素的标识符，值则表示元素经过映射后得到的结果。
Map函数通常由用户自行定义，其输入参数包括输入数据元素和对应的标识符。
用户需要根据具体的业务需求编写相应的Map函数，并保证其具备高效、可扩展、容错等特性。
2. Shuffle阶段在Map阶段完成后，所有计算节点会将自己所产生的键值对按照键进行排序，并将相同键的值聚合在一起。
这个过程被称为Shuffle（洗牌）操作。
Shuffle操作是MapReduce编程模型中非常重要的一个步骤，它决定了Reduce阶段所需要处理的数据量和负载均衡情况。
MapReduce技术详解
MapReduce技术详解1．什么是MapReduce?MapReduce 是由Google公司的Jeffrey Dean 和 Sanjay Ghemawat 开发的一个针对大规模群组中的海量数据处理的分布式编程模型。
MapReduce实现了两个功能。
Map把一个函数应用于集合中的所有成员，然后返回一个基于这个处理的结果集。
而Reduce是把从两个或更多个Map中，通过多个线程，进程或者独立系统并行执行处理的结果集进行分类和归纳。
Map() 和 Reduce() 两个函数可能会并行运行，即使不是在同一的系统的同一时刻。
Google 用MapReduce来索引每个抓取过来的Web页面。
它取代了2004开始试探的最初索引算法，它已经证明在处理大量和非结构化数据集时更有效。
用不同程序设计语言实现了多个MapReduce，包括 Java, C++, Python, Perl, Ruby和C, 其它语言。
在某些范例里，如Lisp或者Python, Map() 和Reduce()已经集成到语言自身的结构里面。
通常，这些函数可能会如下定义：List2 map(Functor1, List1);Object reduce(Functor2, List2);Map()函数把大数据集进行分解操作到两个或更多的小“桶”。
而一个“桶”则是包含松散定义的逻辑记录或者文本行的集合。
每个线程，处理器或者系统在独立的“桶”上执行Map()函数，去计算基于每个逻辑记录处理的一系列中间值。
合并的结果值就会如同是单个Map()函数在单个“桶”上完全一致。
Map()函数的通常形式是：map(function, list) {foreach element in list {v = function(element)intermediateResult.add(v)}} // mapReduce()函数把从内存，磁盘或者网络介质提取过来的一个或多个中间结果列表，对列表中的每个元素逐一执行一个函数。
mapreduce编程单词计数实验总结
mapreduce编程单词计数实验总结【MapReduce编程单词计数实验总结】MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法。
通过将任务拆分为多个子任务，然后分配给不同的计算节点并行处理，MapReduce能够高效地处理海量数据。
在本次实验中，我们使用MapReduce编程模型来实现单词的计数，对实验结果进行了总结与分析。
首先，我们使用Hadoop作为MapReduce编程模型的底层实现。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，提供了MapReduce算法的支持。
为了进行单词计数实验，我们需要安装Hadoop，并进行相关配置。
在配置完成后，我们开始编写MapReduce程序。
MapReduce程序主要包括两个部分：Map函数和Reduce函数。
Map函数负责将输入数据切分为若干个Key-Value对，并进行处理。
在单词计数实验中，我们将输入的文本文件按行拆分，并将每个单词作为Key，初始值设置为1作为Value输出。
Reduce函数负责对Map函数输出的结果进行合并和处理，最终得到最终的计数结果。
在实验过程中，我们遇到了一些问题。
首先是数据的划分和分配。
由于处理的数据量很大，因此需要将数据划分为多个小的数据块，并分配给不同的计算节点进行处理。
这一过程需要通过Hadoop提供的分布式文件系统进行管理和协调。
其次是Map和Reduce函数的编写。
在Map函数中，我们需要根据具体的需求进行数据的提取和处理。
在本次实验中，我们利用正则表达式来提取文本中的单词，并将其作为Key传递给Reduce函数。
Reduce函数则需要对相同的Key 进行合并，并累加计数值。
同时，我们也进行了性能测试和分析。
通过调整计算节点的数量，我们发现并行计算能够大大提高计算速度。
当节点数量较少时，计算过程存在瓶颈，无法充分利用系统资源。
但是当节点数量过多时，网络通信的开销会增加，反而会降低计算效率。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况来选择节点数量。
简述mapreduce编程组件
简述mapreduce编程组件MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和软件框架。
在MapReduce中，数据被分成小块并在多个计算机上并行处理。
MapReduce编程组件包括以下几个部分：1. Map函数：Map函数是MapReduce编程模型的核心部分。
它的作用是将输入的数据集分成小的数据块，并将这些数据块分配给不同的计算机节点进行处理。
每个计算机节点都会执行一次Map函数，并输出键值对<key, value>。
2. Reduce函数：Reduce函数是MapReduce编程模型的另一个核心部分。
它的作用是将Map函数输出的所有键值对按照键进行分组，并对每组键值对进行归约。
Reduce函数的输出结果可以是一个单独的值，也可以是一个集合。
3. Combiner函数：Combiner函数是可选的组件，它的作用是对Map函数输出的键值对进行局部归约。
Combiner函数可以减少MapReduce作业中数据的传输量，从而提高作业的性能。
4. Partitioner函数：Partitioner函数是可选的组件，它的作用是将Reduce函数的输出结果根据键进行分区。
Partitioner函数可以让Reduce函数在不同的计算机节点上并行执行，从而提高作业的性能。
5. InputFormat类：InputFormat类是MapReduce编程模型中用于读取输入数据的类。
InputFormat类可以读取各种数据源，例如文本文件、序列化文件、数据库等。
6. OutputFormat类：OutputFormat类是MapReduce编程模型中用于写入输出数据的类。
OutputFormat类可以将输出数据写入各种数据源，例如文本文件、序列化文件、数据库等。
总之，MapReduce编程组件是一系列相互关联的组件，它们协同工作来处理大规模数据集。
这个编程模型的目标是将数据划分为小块，并在多个计算机上并行处理，从而提高处理效率。
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ByteWritable
DoubleWritable FloatWritable
IntWritable
LongWritable Text
双精度浮点型，相当于Java数据类型里面的double，当<key,value>中的key 或者value为双字节类型时使用 单精度浮点型，相当于Java数据类型里面的float，当<key,value>中的key或 者value为浮点类型时使用 整型数，相当于Java数据类型里面的int，当<key,value>中的key或者value为 整形类型时使用 长整型数，相当于Java数据类型里面的long，当<key,value>中的key或者 value为长整型时使用
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Hadoop MapReduce—自定义键值类型 自定义值类型必须实现Writable接口，接口Writable是一个简单高效的基 于基本I/O的序列化接口对象，其包含两个方法write(DataOutput out)与 readFields(DataInput in)，其功能分别是将数据写入指定的流中和从指定 的流中读取数据。 返回类型 方法和描述 void void readFields(DataInput in)，从in中反序列化该对象的字段 write(DataOuput out)，将该对象的字段序列化到out中
返回类型 负整数 0 正整数 解释 表示小于被比较对象 表示等于被比较对象 表示大于被计较对象
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Hadoop MapReduce– 键值对类型（实例）
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Hadoop Java API——FileSystem类的方法 /docs/current/api /
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Hadoop Java API——管理文件夹 列举文件夹及文件的方法
修饰符和类型 abstract FileStatus[] FileStatus[] 方法 listStatus(Path f) listStatus(Path[] files)
abstract boolean
delete(Path f,boolean recursive)
相关参数说明如下： • f：删除文件的路径。 • recursive：如果路径是一个目录并且不为空，recursive设置 为true，则该目录将被删除，否则会引发异常。在是文件的情况 下，recursive可以设置为true或false。
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Hadoop Java API——管理文件夹 列举指定目录下的所有文件
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Hadoop Java API——创建目录
修饰符和类型 static boolean boolean abstract boolean
方法 mkdirs(FileSystem fs,Path dir,FsPermission permission) mkdirs(Path f) mkdirs(Path f,FsPermission permission)
void
void
copyFromLocalFile(boolean delSrc,Path src,Path dst)
copyFromLocalFile(Path src,Path dst) 修饰符和类型 void void void 方法 copyToLocalFile(boolean delSrc,Path src,Path dst) copyToLocalFile(boolean delSrc,Path src,Path dst,boolean useRawLocalFileSystem) copyToLocalFile(Path src,Path dst)
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Hadoop MapReduce– 输入格式
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Hadoop MapReduce– 输入格式（常用） 输入格式 描述 键类型 值类型
TextInputForm 默认格式，读 行 的 字 节 偏 移 量 行 的 内 容 at 取文件的行 （ LongWriable ） （Text） SequenceFileIn Hadoop 定义 用户自定义 putFormat 的高性能二进 制格式 KeyValueInput 把行解析为键 第一个 tab 字符前 行 剩 下 的 Format 值对 的所有字符（Text） 内 容 （Text）
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Hadoop MapReduce ——Hadoop序列化特点
紧凑：高效使用存储空间。
快速：读取数据的额外开销小。
可扩展：可透明地读取老格式的数据。 互操作：可以使用不同的语言读/写永久存储的数据。
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Hadoop MapReduce ——设置输入格式
1.设置MapReduce的输入格式是在驱动类中通过Job对象的
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Hadoop Java API——上传或下载文件
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Hadoop Java API——上传或下载文件
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Hadoop Java API——读写数据
修饰符和类型 FSDataInputStream abstract FSDataInputStream
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Hadoop文件系统 文件操作实例
Configuration conf = new Configuration();
conf.set(“fs.defaultFS”,”hdfs://master:8020”) FileSystem fs = FileSystem.get(conf); fs.delete(new Path(“knn/test.csv”), true);
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Hadoop Java API——删除文件
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Hadoop Java API——上传或下载文件
修饰符和类型 void void 方法 copyFromLocalFile(boolean delSrc,boolean overwrite,Path[] srcs,Path dst) copyFromLocalFile(boolean delSrc,boolean overwrite,Path src,Path dst)
相关参数说明如下： • fs：文件系统对象。 • dir：要创建的目录名称。 • permission：为该目录设置的权限。
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Hadoop Java API——创建目录
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Hadoop Java API——删除文件
修饰符和类型 boolean
方法 delete(Path f)
自定义值类型必须实现Writable接口
自定义键类型必须实现WritableComparable接口
实现writeFields(DataOutput out)与readFields(DataInput in)方 法 自定义键值类型还需实现compareTo(T o)方法
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Hadoop文件系统
Path：文件路径定义
FileSystem：文件系统定义
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Hadoop Java API FileSystem是一个通用的文件系统API，使用它的第一步需要先获取它的一个实例 获取FileSystem实例的静态方法。
1、public static FileSystem get(Configuration conf) throws IOException 2、public static FileSystem get(URI uri, Configuration conf) throws IOException 3、public static FileSystem get(URI uri, Configuration conf, String user) throws IOException大数据挖掘专家8
Hadoop MapReduce– 输出格式
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Hadoop MapReduce– 输出格式（常用） 输出格式 TextOutputFormat 描述 默认的输出格式， 以 "key \t value" 的方式输出行
SequenceFileOutputFor 输出二进制文件，适合于读取为子 MapReduce 作 mat 业的输入
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Hadoop MapReduce ——Hadoop内置数据类型
类 型 BooleanWritable 解 释 标准布尔型数值，相当于Java数据类型里面的boolean，当<key,value>的key 或者value为布尔型时使用 单字节数值，相当于Java数据类型里面的byte，当<key,value>中key或者 value为单字节类型时使用
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Hadoop MapReduce– 键值对类型（实例）
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Hadoop MapReduce—自定义键值类型 自定义键类型必须实现WritableComparable接口， WritableComparable接口自身又实现了Writable接口，所以Hadoop 中的键也可以作为值使用，但是实现Writable接口的值不能作为键使用 。 WritableComparable接口中不仅有readFields(DataInput in)方法和 write(DataOuput out)方法，还提供了一个compareTo(T o)方法，该 方法提供了三种返回类型
大数据，成就未来
Hadoop大数据开发基础
2018/7/9