mapreduce编程

mapreduce编程相关知识

• 大数据之Hadoop学习——动手实战学习MapReduce编程实例

  前言这里放一个我学习MapReduce的编程实例项目吧，本来是想把这些分开写成多篇文章的，能够详细叙述我学习过程中感想。但无奈，时间不够，只好在Github上创建了该项目，在代码中由较为详细的注释，我想也足够了吧。josonle/MapReduce-Demo该项目有些题目是参考了网上几篇博客，但代码实现是本人实现的。其次，所谓的MapReduce学习流程是参照老师上课所讲的PPT上的流程【某985大数据课程PPT】，我想老师以这样的流程授课肯定是有道理的。项目中也放了老师提供的几个参考Demo文件。MapReduce编程实例1.自定义对象序列化【源码 FlowStatistics.java】需求分析需要统计手机用户流量日志，日志内容实例：flowdata.log要把同一个用户的上行流量、下行流量进行累加，并计算出综合 。例如上面的13897230503有两条记录，就要对这两条记录进行累加，计算总和，得到：13897230503，500，1600，2100报错：Exception in thread &quo
• 深入理解Hadoop（第二版）读书笔记---2.Hadoop中的概念

  2.1 Hadoop简介 面对数据量日益增大的今天，如何面对大数据量的处理需求，这是一个问题。一台机器解决不了的问题，那就放在多台机器上，把大量的数据分割成互不依赖的小份数据，在每台机器上处理，这就是分而治之的思想体现。Hadoop为这种云计算需求提供了一套计算框架和分布式文件系统。起初的Hadoop框架一提出，立马就能想到他的MapReduce编程模型和HDFS分布式文件系统，随着技术不断的发展，现在提到Hadoop都在指向Hadoop生态这个概念。Hive，Pig，Hbase等子项目填充Hadoop生态圈中，使得能
• 大数据开发：剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程差异

  一、前言对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说，本质上而言，就是在计算数据的交、并、差、聚合、排序等过程。而分布式计算分而治之的思想，让每个节点只计算部分数据，也就是只处理一个分片，那么要想求得某个key对应的全量数据，那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理，那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果。二、编写本文的目的本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程，并对比两者Shuffle的差异。三、Hadoop的Shuffle过程Shuffle描述的是数据从Map端到Reduce端的过程，大数据学习kou群74零零加【41三八yi】大致分为排序（sort）、溢写（spill）、合并（merge）、拉取拷贝（Copy）、合并排序（merge sort）这几个过程，大体流程如下：![image](https://yqfile.alicdn.com/e4ccedfb6ccaaa0d3c0ad5b3b7ab83d96dd9fed2.
• 史上最快! 10小时大数据入门实战(五)-分布式计算框架MapReduce

  目录1 MapReduce概述2 MapReduce编程模型之通过wordcount词频统计分析案例入门MapReduce执行流程InputFormatOutputFormatOutputFormt接口决定了在哪里以及怎样持久化作业结果。Hadoop为不同类型的格式提供了一系列的类和接口，实现自定义操作只要继承其中的某个类或接口即可。你可能已经熟悉了默认的OutputFormat，也就是TextOutputFormat，它是一种以行分隔，包含制表符界定的键值对的文本文件格式。尽管如此，对多数类型的数据而言，如再常见不过的数字，文本序列化会浪费一些空间，由此带来的结果是运行时间更长且资源消耗更多。为了避免文本文件的弊端，Hadoop提供了SequenceFileOutputformat，它将对象表示成二进制形式而不再是文本文件，并将结果进行压缩。3 MapReduce核心概念3.1 Split3.2 InputFormat4 MapReduce 1.x 架构5 MapReduce 2.x 架构6 Java 实

mapreduce编程相关课程

• Hadoop 系统入门+核心精讲 本课程带领你从Hadoop入门开始，逐步掌握大数据核心技术（HDFS、YARN、MapReduce、Hive开发与调优），并将这些技术应用到实战中，最终完成电商行为日志分析项目，助力探索高薪职业赛道。

  讲师：Michael_PK 中级 1974人正在学习

• 告别996 双角度优化编程效率 实现Java高效编程 本课程致力于从“技术”和“工具”两大维度提高Java编程效率，主要包含：链式编程、流式编程、资源关闭、Google开源高效神器Guava、为自己锻造高效IDE神器等，极大化提升工作效率，契合企业刚需。

  讲师：张小喜 初级 1203人正在学习

• Java高并发编程，构建并发编程知识体系，提升面试成功率 本课程将结合大量图示及代码演示，带你掌握多线程并发编程（线程安全，线程调度，线程封闭，同步容器等）与高并发处理思路与手段（扩容，缓存，队列，拆分等），构建完整的并发与高并发知识体系，胜任实际开发中并发与高并发问题的处理，倍增高薪面试成功率！

  讲师：Jimin 初级 3857人正在学习

mapreduce编程相关教程

• Ruby 的 CGI 编程 在本教程中，我们将学习 Ruby 编程语言中的 CGI（Common Gateway Interface）编程。
• Ruby 的元编程 如果您使用了一段时间 Ruby，那么到目前为止，您可能已经听到很多次“元编程”这个词了。在元编程的章节中，我会由浅入深带大家了解 Ruby 的元编程。[TOC]
• 3.2 编程配置 所谓编程配置，指通过代码的方式添加配置内容，如下代码用编码方式指定映射文件位置：Configuration cfg = new Configuration().addResource("Student.hbm.xml").addResource("Teacher.hbm.xml");如下代码中指定的 PO 映射是通过注解方式实现的：Configuration cfg = new Configuration().addClass(org.mk.po.Studentclass).addClass(org.mk.po.Teacher.class);当然，除此之外，其它的信息都可以通过编程实现：Configuration cfg = new Configuration().addClass(org.mk.po.Studentclass).addClass(org.mk.po.Teacher.class).setProperty("hibernate.dialect", "org.hibernate.dialect.MySQLDialect").setProperty("hibernate.connection.datasource", "java:comp/env/jdbc/test").setProperty("hibernate.order_updates", "true");至于是否选择编程方式向 Hibernate 进行信息注入，由开发者自行决定。
• 1. 什么是元编程 元编程是计算机程序的编写，这些计算机程序将其他程序（或它们本身）作为数据写入或操作，或者在编译时完成部分工作，而这些工作原本可以在运行时完成。在许多情况下，这使程序员可以在与手动编写所有代码相同的时间内完成更多工作，或者为程序提供更大的灵活性，以有效地处理新情况而无需重新编译。或者，更简单地说：元编程是编写在运行时编写代码的代码，以使您的编程更轻松。这听上去是不是很疯狂？简而言之，您可以使用元编程来重新打开和修改类，捕获不存在的方法并即时创建它们，通过避免重复创建DRY（Don’t repeat yourself）代码等等。Ruby常见的开源框架比如Rails、Sinatra都使用了元编程这门技术。
• 1. 编译程序 大家可能有个疑问，为什么需要编译程序呢？计算机不能直接执行我们编写的源代码吗？这是由于计算机只能识别由0和1组成的二进制代码。需要通过编译将源代码转换为计算机认识的二进制代码。
• 4.2 编码流程 实例：//封装编码方法public ByteBuf encode(Object obj) { // 1. 创建 ByteBuf 对象 ByteBuf byteBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.ioBuffer(); // 2. 序列化 Java 对象 byte[] bytes = SerializeUtils.serialize(obj); // 3. 实际编码过程 byteBuf.writeBytes(bytes); return byteBuf;}//序列化工具类public class SerializeUtils{ //序列化方法 public static byte[] serialize(Object obj){ //省略序列化过程 return null; }}代码说明：创建一个 ByteBuf（前面章节详细讲解过）；把内容序列化成字节数组；把字节数组写入到 ByteBuf。

mapreduce编程相关搜索

mac osx machine_start macox magellan malloc manifest manifest文件 map map 遍历 mapreduce编程 maps google com margin margin bottom margin left margin right margin top marginbottom marginheight marginleft margintop

查看更多慕课网实用课程