mapreduce实例

　　今天上课的实验我们做了MapReduce的相关实验，了解了下MapReduce的简单实验：具体内容为：统计id出现的次。 　　首先建立MapReduce的项目，运行相关的代码。（我用的是windows连接Linux下的Hadoop） 　　 package mapreduce; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCount { public

WordCount.java代码： package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCount { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException,

Q： 有一批数据（10亿量级），数据内容包括： 列 类型 id INT content String id为key，全局唯一 content为一个句子 列之间以\t分割 like： 1 “互联网够公司的日志无处不在，web日志，js日志，搜索日志，监控日志等等” 2 "对于这些日志的离线分析（Hadoop），wget&rsync虽然人力维护成本较高，但可以满足功能行需求。但对于这些日志的实时分析需求（例如实时推荐，监控系统），则往往必须要引入一些“高大上”的系统" 计算每行数据的content和其他数据content的相似度 A： 两轮MapReduce： 第一轮： 按照一定规则分割content，并以分割后的content内容为key，value为id，reduce阶段对value做排序后两两输出，实例如下： 原始数据： 10 X 20 Y 30 Z 假设X可以分割为A、B、C， Y可以分割为A、C、D， Z可以分割为A、D 则第一轮mapper的输出为： <A,10> <B, 10> <C, 10> <A,20> <C,20> <D,20> <A,30> <D,30> 使用分割后的content做key reducer的输入为： A {10,20,30} B {10} C {10,20} D {10} reduce计算逻辑：对value组按大小排序，排序后按序两两输出

实验目的 1.准确理解Mapreduce的设计原理 2.熟练掌握WordCount程序代码编写 3.学会自己编写WordCount程序进行词频统计 实验原理 MapReduce采用的是“分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单来说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总“。 1.MapReduce的工作原理 在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程里分布式存储、工作调度，负载均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，现在我们把处理过程高度抽象为Map与Reduce两个部分来进行阐述，其中Map部分负责把任务分解成多个子任务，Reduce部分负责把分解后多个子任务的处理结果汇总起来，具体设计思路如下。 （1）Map过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper类，并重写其map方法。通过在map方法中添加两句把key值和value值输出到控制台的代码，可以发现map方法中输入的value值存储的是文本文件中的一行（以回车符为行结束标记），而输入的key值存储的是该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后用StringTokenizer类将每一行拆分成为一个个的字段，把截取出需要的字段（本实验为买家id字段）设置为key

hdfs MapReduce InputFormat key value map <word,1> reduce Mapper Reducer Mapper map Object key,Text value key value Context context key value context.write(word,one) context map map Hadoop value StringTokenizer() key value 为 1 <key,value> Reducer map <key,value> shuffle key value <key,values> reduce reduce <key,values> key key, for values key value <key,value> import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop

为什么要有Hadoop？ 结构的数据，并且这些海量的数据存储和检索就成为了一大问题。 Hadoop就是为了解决这些问题而出现的。 Hadoop的诞生 Doug Cutting等人就去研究这三篇论文，发现价值巨大，于是Doug Cutting等人在Nutch上实现了GFS和Map-Reduce，使得Nutch的性能飙升。 这三篇论文对应Hadoop的组件： 什么是Hadoop？ 技术生态圈 之一。 Hadoop发行版本 1、Apache版本最原始的版本 2、Clodera版本，在大型互联网企业中用的比较多，软件免费，通过服务收费。 3、Hortonworks文档比较好 特点 高可靠： 维护多个副本，假设计算元素和存储出现故障时，可以对失败节点重新分布处理 高扩展： 在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点 高效性： 并行工作 高容错： 自动保存多个副本，并且能够对失败任务重新分配 Hadoop组成 HDFS：一个高可靠高吞吐量的分布式文件系统 ：存储文件的元数据，如：文件名、文件目录结构等信息 DataNode(dn) ： 在文件系统存储文件块数据，以及数据的校验和，也就是真正存储文件内容的，只是文件大的时候会切割成一小块一小块的。 SecondayNameNode(2nn) ： 用于监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间就获取HDFS的快照，就是备份和监控状态

1 MapReduce 概述 1.1 MapReduce 1 .2 MapReduce 优缺点 1. 2 . 1 优点 1. 2 . 2 缺点 1. 3 apReduce 核心 MapReduce 1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。 2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。 3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。 4）MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce 总结分析WordCount数据流走向深入MapReduce 1. 4 apReduce 进程 1. 5 Word Count 源码 采用WordCount Map 类、Reduce类和且Hadoop类型 1.6 常用数据 Hadoop Java Hadoop Writable boolean BooleanWritable byte ByteWritable int IntWritable float FloatWritable long LongWritable double DoubleWritable String Text map MapWritable array ArrayWritable 1 .7

大数据HadoopMap-Reduce 一 MapReduce 入门 1 .1 MapReduce Mapreduce分布式运算“基于 hadoop Mapreduce hadoop 1 .2 MapReduce 优缺点 1 . 2 . 1 优点 1 。 它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以PCMapReduce 2 。 当你的计算资源不能得到满足的时候，你可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。 3 。 MapReduce PC Hadoop 4 PB 绂荤嚎 MapReduce 1 . 2 . 2 缺点 MapReduce 不 DAG 有向图 计算。 1 MapReduce Mysql 2 MapReduce MapReduce 3 DAG MapReduce MapReduce IO 1. 3 apReduce 核心 1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。 2）第一个阶段的maptask并发实例，完全并行运行，互不相干。 3）第二个阶段的reduce task并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有maptask并发实例的输出。 4）MapReduce编程模型只能包含一个map阶段和一个reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个mapreduce程序，串行运行。 1. 4 apReduce 进程

实验目的 1. 准确理解 Mapreduce 的设计原理 2. 熟练掌握 WordCount 程序代码编写 3. 学会自己编写 WordCount 程序进行词频统计 实验原理 MapReduce 采用的是 “ 分而治之 ” 的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单来说， MapReduce 就是 ” 任务的分解与结果的汇总 “ 。 1.MapReduce 的工作原理 在分布式计算中， MapReduce 框架负责处理了并行编程里分布式存储、工作调度，负载均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，现在我们把处理过程高度抽象为 Map 与 Reduce 两个部分来进行阐述，其中 Map 部分负责把任务分解成多个子任务， Reduce 部分负责把分解后多个子任务的处理结果汇总起来，具体设计思路如下。 （ 1 ） Map 过程需要继承 org.apache.hadoop.mapreduce 包中 Mapper 类，并重写其 map 方法。通过在 map 方法中添加两句把 key 值和 value 值输出到控制台的代码，可以发现 map 方法中输入的 value 值存储的是文本文件中的一行（以回车符为行结束标记），而输入的 key 值存储的是该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后用

实验原理 MapReduce采用的是“分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单来说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总“。 1.MapReduce 的工作原理 在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程里分布式存储、工作调度，负载均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，现在我们把处理过程高度抽象为Map与Reduce两个部分来进行阐述，其中Map部分负责把任务分解成多个子任务，Reduce部分负责把分解后多个子任务的处理结果汇总起来，具体设计思路如下。 （1）Map过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper类，并重写其map方法。通过在map方法中添加两句把key值和value值输出到控制台的代码，可以发现map方法中输入的value值存储的是文本文件中的一行（以回车符为行结束标记），而输入的key值存储的是该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后用StringTokenizer类将每一行拆分成为一个个的字段，把截取出需要的字段（本实验为买家id字段）设置为key，并将其作为map方法的结果输出。 （2）Reduce过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Reducer类