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Hadoop MapReduce基础案例与代码解析（一）

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简介：
本系列文章旨在讲解Hadoop MapReduce的基础知识及其应用实践，通过具体案例分析和源码解析，帮助读者深入理解MapReduce编程模型。 概念MapReduce是Hadoop分布式计算框架的一部分。它表示在处理过程中分为两大步骤：映射（Map）过程和减少（Reduce）过程。下面以统计单词出现次数的简单例子为例： 数据源中的Mapper类如下所示： ```java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; // 案例：统计每一个单词出现的次数 ``` 这里，`KEYIN` 表示一行文本在文件中的偏移量。

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  • Hadoop MapReduce基础案例与代码解析（一）
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    本系列文章旨在讲解Hadoop MapReduce的基础知识及其应用实践，通过具体案例分析和源码解析，帮助读者深入理解MapReduce编程模型。 概念MapReduce是Hadoop分布式计算框架的一部分。它表示在处理过程中分为两大步骤：映射（Map）过程和减少（Reduce）过程。下面以统计单词出现次数的简单例子为例： 数据源中的Mapper类如下所示： ```java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; // 案例：统计每一个单词出现的次数 ``` 这里，`KEYIN` 表示一行文本在文件中的偏移量。
     
  • Hadoop MapReduce基础案例与代码详解（五）
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    本篇详细介绍Hadoop MapReduce的基础案例和关键代码，解析其实现原理及优化方法，适合初学者深入理解MapReduce编程模型。 前四节提供了几个小案例来详细介绍MapReduce中的Map任务、Reduce任务以及整个流程。 Map任务：读取输入文件内容，并将其解析成key-value对。对于输入文件的每一行，都进行解析以生成相应的key-value对。每一个键值对会调用一次map函数，在这个过程中根据需要编写逻辑代码来处理输入的key和value，并转换为新的输出格式（即新的key-value）。接着会对这些输出结果依据规则进行分区操作。对于相同分区中的数据，系统会按照默认字典顺序排序并分组，使得具有相同键的所有值被收集到一个集合中。（可选）在完成分组后还可以进一步对数据执行归约操作。 需要注意的是，在MapReduce框架里，Mapper组件可以独立存在而Reducer则不能单独使用。
     
  • Hadoop MapReduce实践案例
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    本书通过丰富的Hadoop MapReduce实践案例，深入浅出地讲解了大数据处理技术的应用与实现方法。适合数据工程师阅读参考。 初学大数据Hadoop时，自己编写了一些实践练手的示例。这些示例非常全面，并附有目录，内容清晰易懂。
     
  • Hadoop MapReduce原理与实例分析
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    本教程深入剖析Hadoop MapReduce工作原理，并结合实际案例进行解析，旨在帮助读者掌握MapReduce编程技术及优化策略。 MapReduce是一种用于数据处理的编程模型，简单但功能强大，并专为并行处理大数据而设计。其处理过程分为两个步骤：map（映射）和reduce（化简）。每个阶段的数据输入输出都是以键值对的形式表示，其中键和值的具体类型可以根据需要自行定义。在map阶段，系统会对分割好的数据进行平行处理，生成的结果随后会被传送给reduce函数，在这里完成最终的汇总操作。 例如，如果我们要从大量的历史天气记录中找出每年最高的气温记录的话，可以利用NCDC（美国国家环境信息中心）提供的过去每一年的所有气温及其他气象观测数据。每一行代表一条独立的观测记录，并且遵循某种特定格式。为了使用MapReduce来识别出历年来的最高温度值，我们可以将每个文件中的行号作为map阶段输入键的一部分，而该行的实际内容则作为相应的value。 在接下来的操作中，每条映射输出（即由map函数生成的结果）会包含一个年份以及与之关联的气温读数。这些数据随后会被传送到reduce函数，在那里进行进一步处理以便找出每年的最大值。
     
  • MapReduce基础实例讲解
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    本教程深入浅出地介绍了MapReduce的基础概念和原理，并通过具体实例演示了如何使用MapReduce进行数据处理，适合初学者入门学习。 一些MapReduce的入门程序可以在《Hadoop权威指南》和《Hadoop in Action》这两本书中找到。
     
  • MapReduce详解：Hadoop组件深度解析
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    本教程深入剖析了MapReduce框架在Hadoop生态系统中的核心作用及其工作原理，旨在帮助读者掌握数据处理技巧。 MapReduce 是一个用于分布式运算程序的编程框架，是 Hadoop 数据分析的核心组件。它的核心思想在于将用户编写的逻辑代码与架构中的各个组件整合成一个分布式运算程序，从而实现对海量数据进行并行处理，提高效率。 对于大量无法在单机上有效处理的数据而言，在集群环境中运行单机版的程序会显著增加复杂性。因此，引入 MapReduce 架构可以使开发人员专注于核心业务逻辑的编写，并将公共功能封装为框架以简化开发流程。 一个完整的 MapReduce 程序包含三类实例进程：MRAppMaster，负责整个程序的协调过程。
     
  • Java/Web访问Hadoop执行MapReduce实例代码
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    本项目提供了一个通过Java和Web接口访问Hadoop并执行MapReduce任务的具体示例代码，旨在帮助开发者理解和实现分布式数据处理。 本段落主要介绍了Java/Web调用Hadoop进行MapReduce的示例代码，并分享了相关的内容供读者参考。希望对大家有所帮助。
     
  • MongoDB基础知识与项目案例源码解析
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    本书深入浅出地讲解了MongoDB数据库的基础知识，并通过具体项目案例和源代码解析，帮助读者掌握实际应用技巧。适合初学者及进阶学习者参考使用。 本课程结合实际C/C++项目案例进行实战教学，从MongoDB开发环境的安装配置到基础常用的操作、大尺寸文件GridFS的存储、排序、索引、聚合以及在多线程中的使用，并涵盖基于MongoDB的考试系统项目的全部功能，每个部分都配有源代码和文档说明。目标是用最少的时间和最小的成本获取实用的知识和技术。