package mapredue.wordcount; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class LazyMapReduce { public static void main(String args[]) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args) .getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "LazyMapReduce"); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } // 没有map/reduce的MapReduce // 这样也是正常执行的
相关推荐
MapReduce之MapJoin和ReduceJoin MapReduce是一种分布式计算模型,广泛应用于大数据处理和分析领域。其中,Join操作是 MapReduce 中的一种基本操作,用于连接来自不同数据源的数据。今天,我们将讲解 MapReduce 之 ...
### Map-Reduce原理体系架构和工作机制 #### 一、Map-Reduce原理概述 Map-Reduce是一种编程模型,用于处理大规模数据集(通常是TB级或更大),该模型可以在大量计算机(称为集群)上进行并行处理。Map-Reduce的...
标题中的“使用Map-Reduce对大规模图进行排名和半监督分类”是指利用MapReduce编程模型处理大规模图数据,实现图的排序(如PageRank)和半监督学习中的分类任务。MapReduce是由Google提出的一种分布式计算框架,适用...
总结起来,MapReduce 是一种简化大数据处理的编程模型,它通过将复杂问题分解为 Map 和 Reduce 两个阶段,使得开发者能够更轻松地处理大规模分布式计算任务,而无需深入理解底层的并行和分布式系统实现。这种模型...
Hadoop的MapReduce实现位于`org.apache.hadoop.mapreduce`包下,其中`Mapper`和`Reducer`类是核心接口,分别对应Map和Reduce阶段。开发者需要实现这些接口来定义自己的业务逻辑。 六、工具支持 Hadoop提供了丰富的...
它将复杂的并行计算任务分解为两个主要阶段:Map(映射)和Reduce(化简)。在这个综合案例中,我们将探讨四个具体的应用场景,分别是社交网络综合评分案例、微博精准营销案例、物品推荐案例以及QQ好友推荐案例。 1...
在Eclipse中创建MapReduce项目时,选择`File -> New -> Project…`,然后选择`Map/Reduce Project`。为项目命名(例如,`WordCount`),完成后,项目将在Project Explorer中显示。 在新项目中创建类,如`WordCount`...
MapReduce的核心理念是将复杂的分布式计算任务分解为两个主要阶段:Map(映射)和Reduce(规约)。在Map阶段,原始数据被分割成多个小块,并在集群的不同节点上并行处理。每个Map任务处理一个数据块,将其转化为中间...
在 Hadoop Map-Reduce 中,数据处理过程主要分为两个阶段:**Map 阶段** 和 **Reduce 阶段**。 ##### Map 阶段 Map 函数接收输入数据块,并将其转换为一系列键值对。这一阶段的主要任务是对输入数据进行预处理,...
在对Map/Reduce算法进行分析的基础上,利用开源Hadoop软件设计出高容错高性能的分布式搜索引擎,以面对搜索引擎对海量数据的处理和存储问题
在具体实现中,MapReduce框架会读取HDFS(Hadoop Distributed File System)上的输入文件,通过Map任务将数据进行拆分和转换,然后通过Shuffle过程进行数据的传输和排序,最后由Reduce任务完成数据的聚合。...
本文详细介绍了如何配置MapReduce开发环境的过程,包括搭建基础环境、配置网络、安装和配置MyEclipse插件、编写和运行MapReduce程序等内容。遵循本文步骤,即使是初学者也能轻松地配置出一个完整的MapReduce开发环境...
MapReduce是一种编程模型,用于处理和生成大型数据集,它将复杂计算分解为两个主要阶段:map和reduce,适合在分布式环境下运行。 描述简短,但暗示了Solr如何利用MapReduce来扩展其在海量数据上的检索能力。在大型...
MapReduce的设计理念源于Google的同名论文,它通过将大规模数据处理任务分解为两个阶段:Map(映射)和Reduce(化简),使得海量数据能够在多台计算机上并行处理,极大地提高了数据处理效率。 Map阶段是数据处理的...
Shuffle过程可以分为两部分:map端和reduce端。在map端,map task将输出结果存储在内存缓冲区中,当缓冲区快满的时候将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘,然后对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做...
**MapReduce** 是Google提出的一种用于大规模数据处理的计算模型,它将复杂的数据处理任务拆分为两个阶段:Map(映射)和Reduce(规约)。Map阶段将原始数据切分成多个小块,分别进行处理,而Reduce阶段则负责汇总...
本文将基于Map/Reduce算法,探讨如何利用开源框架Hadoop来设计和实现一种高容错、高性能的分布式搜索引擎。 #### 2. Map/Reduce算法 ##### 2.1 Map/Reduce算法概述 Map/Reduce是一种用于处理大规模数据集的编程...
5. Partitioner 也是选择配置,主要作用是在多个 Reduce 的情况下,指定 Map 的结果由某一个 Reduce 处理,每一个 Reduce 都会有单独的输出文件。 6. Reduce 执行具体的业务逻辑,即用户编写的处理数据得到结果的...