MapReduce

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 　　昨天，我在Xebia印度办公室发表了一个关于MapReduce的演说。演说进行得很顺利，听众们都能够理解MapReduce的概念（根据他们的反馈）。我成功地向技术听众们（主要是Java程序员，一些Flex程序员和少数的测试员）解释了MapReduce的概念，这让我感到兴奋。在所有辛勤的工作之后，我们在Xebia印度办公室享用了丰盛的晚餐，然后我径直回了家。 　　回家后，我的妻子（Supriya）问道：“你的会开得怎么样？”我说还不错。 接着她又问我会议是的内容是什么(她不是从事软件或编程领域的工作的)。我告诉她说MapReduce。“Mapduce，那是什么玩意儿？”她问道： “跟地形图有关吗？”我说不，不是的，它和地形图一点关系也没有。“那么，它到底是什么玩意儿？”妻子问道。 “唔…让我们去Dominos(披萨连锁)吧，我会在餐桌上跟你好好解释。” 妻子说：“好的。” 然后我们就去了披萨店。 MapReduce工作原理示意图（图片来自jobbole) 　　我们在Domions点餐之后，柜台的小伙子告诉我们说披萨需要15分钟才能准备好。于是，我问妻子：“你真的想要弄懂什么是MapReduce？” 她很坚定的回答说“是的”。 因此我问道： 　　我： 你是如何准备洋葱辣椒酱的？（以下并非准确食谱，请勿在家尝试）

前言： 来园子已经有8个月了，当初入园凭着满腔热血和一脑门子冲动，给自己起了个响亮的旗号“大数据 小世界”，顿时有了种世界都是我的，世界都在我手中的赶脚。可是......时光飞逝，岁月如梭~~~随手一翻自己的博客，可视化已经快占据了半壁江山，思来想去，还是觉得把一直挂在嘴头，放在心头的大数据拿出来说说，哦不，是拿过来学学。入园前期写了有关 Nutch 和 Solr 的自己的一些阅读体会和一些尝试，挂着大数据的旗号做着爬虫的买卖。可是，时间在流失，对于大数据的憧憬从未改变，尤其是Hadoop一直让我魂牵梦绕，打今儿起，开始着手自己的大数据系列，把别人挤牙膏的时间用在学习上，收拾好时间，收拾好资料，收拾好自己，重返Hadoop。 以下是对于大数据学习的一种预期规划： 主要理论指导材料：Hadoop实战2 主要手段：敲代码、结合API理解 预期目标：深入了解Hadoop，能为我所用 正文： 记得去年还在学校写小论文的时候，我花了一天的时间，懵懵懂懂的把Hadoop的环境给打起来了，今年出来接触社会，由于各种原因，自己又搭了几次伪分布式的环境，每次想学习Hadoop的心态好比每次背单词，只要一背单词，总是又从“abandon”开始背起。所以环境这块就不多说了，网上这样的帖子早已烂大街（因为Hadoop版本更新很快，目前应该是到2.6版本了，所以博文肯定一直在推陈出新）。用的Ubuntu12