MapReduce简介在Hadoop MapReduce中，框架会确保reduce收到的输入数据是根据key排序过的。数据从Mapper输出到Reducer接收，是一个很复杂的过程，框架处理了所有问题，并提供了很多配置项及扩展点。一个MapReduce的大致数据流如下图：更详细的MapReduce介绍参考Hadoop MapReduce原理与实例。Mapper的...
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2016-07-18 04:24:38
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MapReduce是用于数据处理的一种编程模型，简单但足够强大，专门为并行处理大数据而设计。1. 通俗理解MapReduceMapReduce的处理过程分为两个步骤：map和reduce。每个阶段的输入输出都是key-value的形式，key和value的类型可以自行指定。map阶段对切分好的数据进行并行处理，处理结果传输给reduce，由reduce函数完成最后的汇总。例如从大量历史数据中找出往年...
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2016-07-17 00:54:41
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1、准备文件并设置编码格式为UTF-8并上传Linux 2、新建一个Java Project 3、导入jar 4、编写Map()和Reduce() 5、将代码输出成jar 6、在linux中启动hdfs 7、修改两个配置文件 8、在linux中启动yarn 9、运行mapReduce 10、查看运行 ...
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2016-07-15 20:39:44
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之前习惯用hadoop streaming环境编写python程序，下面总结编辑java的eclipse环境配置总结，及一个WordCount例子运行。 一 下载eclipse安装包及hadoop插件 1去官网下载linux版本的eclipse安装包（或者在本人为了大家方便下载，上传到了csdn下载 ...
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2016-07-10 16:57:01
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简述 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据 ...
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2016-07-08 21:32:00
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在上一篇使用hadoop mapreduce分析mongodb数据：（１）中，介绍了如何使用Hadoop MapReduce连接MongoDB数据库以及如何处理数据库，本文结合一个案例来进一步说明Hadoop MapReduce处理MongoDB的细节 原始数据 > db.stackin.find( ...
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数据库 时间：
2016-06-19 11:26:52
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https://0x0fff.com/hadoop-mapreduce-comprehensive-description/ https://0x0fff.com/wp-content/uploads/2014/12/MapReduce-v3.png ...
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2016-06-15 01:39:22
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spark集群安装配置 一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架，由UCBerkeley的AMP实验室开发。Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果 ...
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2016-06-14 10:11:26
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一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架，由UCBerkeley的AMP实验室开发。Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不 ...
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2016-06-14 00:55:34
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最近考虑使用hadoop mapreduce来分析mongodb上的数据，从网上找了一些demo，东拼西凑，终于运行了一个demo，下面把过程展示给大家 环境 ubuntu 14.04 64bit hadoop 2.6.4 mongodb 2.4.9 Java 1.8 mongo-hadoop-co ...
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数据库 时间：
2016-06-09 13:27:07
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