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MapReduce 分布式计算系统

时间:2019-05-26 17:53:08      阅读:109      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:hadoop   dir   ado   运算   编程   模型   特性   share   语言   

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

运行程序wordcount

cd /opt/module/hadoop-2.7.3/share/hadoop/mapreduce 转入wordcount所在路径。
运行touch in.txt,创建In.txt文件,作为输入文件。
(如果in.txt是空文件,运行vi in.txt,输入内容作为被统计词频的输入文件)
输出目录/output必须不存在,程序运行后自动创建。
运行wordcount:
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /adir/in.txt output/
运行成功之后,进入/output目录,打开文件part-r-00000查看计数结果。

MapReduce 分布式计算系统

标签:hadoop   dir   ado   运算   编程   模型   特性   share   语言   

原文地址:https://www.cnblogs.com/jsg-1262534563/p/10926712.html

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