MapReduce

一：单词计数 1：单词计数总流程图 2：代码实现 1:Map阶段 package it.dawn.YARNPra.wc_hdfs; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; /** * @author Dawn * @date 2019年5月1日23:09:08 * @version 1.0 * * 思路？ * wordcount单词计数（数据来源hdfs上） * <单词,1> * * 数据传输 * * KEYIN:数据的起始偏移量0~10 11~20 21~30 * VALUEIN:数据 * * KEYOUT：mapper输出到reduce阶段 k的类型 * VALUEOUT：mapper输出到reduce阶段v的类型 * <hello,1><hunter,1><henshuai,1> */ public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable

MapReduce 计数器、最值： 计数器 数据集在进行MapReduce运算过程中，许多时候，用户希望了解待分析的数据的运行的运行情况。Hadoop内置的计数器功能收集作业的主要统计信息，可以帮助用户理解程序的运行情况，辅助用户诊断故障。 SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] 18/12/28 10:37:46 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at datanode3/192.168.1.103:8032 18/12/28 10:37:48 WARN mapreduce.JobResourceUploader: Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this. 18/12/28 10:37:50 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 2 18/12/28 10:37:50 INFO mapreduce

框架简介 MapReduce仅仅可以支持Writable做key，value吗？答案是否定的。事实上，一切类型都是支持的，只需满足一个小小的条件：每个类型是以二进制流的形式传输。 为此Hadoop提供了一个序列化框架来支持，他们在org.apache.hadoop.io.serializer包中，Writable可以作为MapReduce支持的类型也是因为实现了这个框架，类不多，我们从几个接口说起。 Serializer 定义了一组接口，打开流，序列化，关闭流 [java] view plain copy public interface Serializer <T> { void open(java.io.OutputStream outputStream) throws java.io.IOException; void serialize(T t) throws java.io.IOException; void close() throws java.io.IOException; } Deserializer 定义了一组接口，打开流，反序列化，关闭流 [java] view plain copy public interface Deserializer <T> { void open(java.io.InputStream inputStream) throws

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

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

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,

实验 6 ： Mapreduce 实例—— WordCount 实验说明： 1、 本次实验是第六次上机，属于验证性实验。实验报告上交截止日期为 2018 年 11 月 16 日上午 12 点之前。 2、 实验报告命名为：信 1605-1 班学号姓名实验六 .doc 。 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

数据准备： A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O I:A,O J:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E,F,G O:A,H,I,J 需求： 1. 先求出 A 、 B 、 C 、… . 等是谁的好友 2.求出哪些人两两之间有共同好友，及他俩的共同好友都有谁？ 需求解读： 1.有题目可得，该关系为单项关系可以理解为关注，即A关注的为BCDEF，B关注的为AK，所以求A B C...是谁的关注，即需要将冒号后边的作为key，前边的作为value进行map，在reduce的时候在合并即可。 2.求两两之间的共同关注，这时我们需要借助1题产生的结果文件，map是从后边的value值两两组合生成两两关系。作为新的key值输入，新的value为1题的key。 reduce的时候，将结果合并即可 源代码如下 第一题： package Demo5; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

https://blog.csdn.net/wyz0516071128/article/details/81219342 尽管二者在server端采用了一致的并发模型，但在任务级别（特指 Spark任务和MapReduce任务）上却采用了不同的并行机制：Hadoop MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型。 总体上看，Spark采用的是经典的scheduler/workers模式， 每个Spark应用程序运行的第一步是构建一个可重用的资源池，然后在这个资源池里运行所有的ShuffleMapTask和ReduceTask（注 意，尽管Spark编程方式十分灵活，不再局限于编写Mapper和Reducer，但是在Spark引擎内部只用两类Task便可表示出一个复杂的应用 程序，即ShuffleMapTask和ReduceTask），而MapReduce应用程序则不同，它不会构建一个可重用的资源池，而是让每个 Task动态申请资源，且运行完后马上释放资源。 来源： https://www.cnblogs.com/gouhaiping/p/12508464.html