- 浏览: 81116 次
- 性别:
- 来自: 陕西
文章分类
- 全部博客 (53)
- java开发 (27)
- C# (5)
- Extjs (0)
- Python (3)
- 数据库 (5)
- Flex (3)
- Oracle (3)
- mysql (2)
- javaScript (1)
- jsp/servlet (1)
- 数据结构和算法 (6)
- spring (2)
- struts (1)
- Hibernate (3)
- Ibatis (0)
- UML (0)
- Jquery (0)
- android (0)
- 数据结构和算法,排序 (4)
- Linux (2)
- C/C++ (1)
- 工具使用 (4)
- flex,java (1)
- http://irfen.iteye.com/blog/1174699 (0)
- SEO (1)
- java (1)
最新评论
-
eagle59:
谢谢分享。。。。
java SSH面试资料 -
樊明涛:
写的很不错!perfect!
java文件操作2
package arrays.file;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Random;
public class ConcludeCombinationSortWrite {
/**
* 大数据排序合并
*
* @param args
*/
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 写入文件的路径
String filePath = "D:\\456";
// 切分文件的路径
String sqlitFilePath = "D:\\456\\123";
//数据的个数
int CountNumbers=10000000;
//子文件的个数
int CountFile=10;
//精度
int countAccuracy=30*CountFile;
long startNumber=System.currentTimeMillis();
// 写入大数据文件
WriteData(filePath,CountNumbers);
System.out.println("存储完毕");
// 将大数据文件切分到另外的十个小文件中
sqlitFileDate(filePath, sqlitFilePath,CountFile);
System.out.println("文件切割完毕!");
// 把每个文件的数据进行排序
singleFileDataSort(sqlitFilePath,CountFile);
System.out.println("每个子文件排序完毕!");
//精度调整,十个文件数据进行比较整合
deathDataFile(filePath,sqlitFilePath,countAccuracy,CountFile);
System.out.println("整合完毕");
long stopNumber=System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时"+(stopNumber-startNumber)/1000+"毫秒");
}
// 写入大数据文件
public static void WriteData(String path,int CountNumbers) throws IOException {
path = path + "\\12114.txt";
FileWriter fs = new FileWriter(path);
BufferedWriter fw=new BufferedWriter(fs);
for (int i = 0; i < CountNumbers; i++) {
fw.write(new Random().nextInt(Integer.MAX_VALUE) + "\r\n");
}
fw.close();
fs.close();
}
// 将大数据文件切分到另外的十个小文件中
public static void sqlitFileDate(String filepath, String sqlitPath,
int CountFile) throws IOException {
FileWriter fs = null;
BufferedWriter fw=null;
FileReader fr = new FileReader(filepath + "\\12114.txt");
BufferedReader br = new BufferedReader(fr); // 读取获取整行数据
int i = 1;
LinkedList WriterLists=new LinkedList(); //初始化文件流对象集合
LinkedList fwLists=new LinkedList();
for (int j = 1; j <= CountFile; j++) {
//声明对象
fs = new FileWriter(sqlitPath + "\\12" + j + ".txt",false);
fw=new BufferedWriter(fs);
//将对象装入集合
WriterLists.add(fs);
fwLists.add(fw);
}
//判断是文件流中是否还有数据返回
while (br.ready()) {
int count=1;//初始化第一文件流
for (Iterator iterator = fwLists.iterator(); iterator.hasNext();) {
BufferedWriter type = (BufferedWriter) iterator.next();
if(i==count)//判断轮到第几个文件流写入数据了
{
//写入数据,跳出,进行下一个文件流,下一个数据的写入
type.write(br.readLine() + "\r\n");
break;
}
count++;
}
//判断是否到了最后一个文件流了
if (i >= CountFile) {
i = 1;
} else
i++;
}
br.close();
fr.close();
for (Iterator iterator = fwLists.iterator(); iterator.hasNext();) {
BufferedWriter object = (BufferedWriter) iterator.next();
object.close();
}
//遍历关闭所有子文件流
for (Iterator iterator = WriterLists.iterator(); iterator.hasNext();) {
FileWriter object = (FileWriter) iterator.next();
object.close();
}
}
// 把每个文件的数据进行排序
public static void singleFileDataSort(String path1,int CountFile) throws IOException {
LinkedList nums = null;
for (int i = 1; i <= CountFile; i++) {
nums = new LinkedList();
String path = path1 + "\\12" + i + ".txt";
try {
FileReader fr = new FileReader(path);
BufferedReader br = new BufferedReader(fr);
while (br.ready()) {
// 将读取的单个数据加入到集合里面
nums.add(Integer.parseInt(br.readLine()));
}
// 对集合进行排序
Collections.sort(nums);
// 将排序好的数据写入源文件
numberSort(nums, path);
br.close();
fr.close();
} catch (NumberFormatException e) {
e.printStackTrace();
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
// 对每个文件数据进行排序,再写入源文件
public static void numberSort(LinkedList list, String path) {
try {
FileWriter fs = new FileWriter(path);
BufferedWriter fw=new BufferedWriter(fs);
for (Iterator iterator = list.iterator(); iterator.hasNext();) {
Object object = (Object) iterator.next();
fw.write(object + "\r\n");
}
fw.close();
fs.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 文件数据最终整合(精度调整)
public static void deathDataFile(String filepath, String sqlitFilePath1,
int countAccuracy, int CountFile) throws IOException {
LinkedList nums = new LinkedList(); //添加数据,进行排序
Object temp = null; // 记录每次排序剩下的最后一个数字
boolean ispass = false;
LinkedList ispasses = null; //记录数据文件的状态信息
FileWriter fs = new FileWriter(filepath + "\\Sort.txt", false); //创建文件流,以便整合的数据写入
BufferedWriter bw=new BufferedWriter(fs);
FileReader fr = null; //声明读取文件流
BufferedReader br = null; //声明BufferedReader
LinkedList WriterLists = new LinkedList(); // 初始化文件流对象集合
LinkedList WriterListFile = new LinkedList();
for (int j = 1; j <= CountFile; j++) {
// 声明对象,开启所有子文件流访问所有子文件的数据
fr = new FileReader(sqlitFilePath1 + "\\12" + j + ".txt");
//开启所有BufferedReader,方便下次的整行的读取
br = new BufferedReader(fr);
// 将所有 FileReader对象装入集合
WriterListFile.add(fr);
// 将所有 BufferedReader对象装入集合
WriterLists.add(br);
}
for (;;) {
// 将十个源文件的是否有数据情况存入集合,以方便后面做判断
ispasses = new LinkedList();
// 分别读取十个源文件的单个数据
for (Iterator iterator = WriterLists.iterator(); iterator.hasNext();) {
BufferedReader object = (BufferedReader) iterator.next();
Object obj = null;
while (object.ready()) {
//添加所有文件流的每次的数据
nums.add(Integer.parseInt(object.readLine().toString()));
break;
}
if (object.ready() == false)
ispasses.add("true"); //将各文件中的数据状态存入集合中
}
// 决断是否是第一次进来
if (nums.size() % countAccuracy == 0 && ispass == false) {
// 对集合进行排序
Collections.sort(nums);
// 接收最大的数据,其它的数据写入总排序文件
temp = numberSortData(nums, filepath, false, countAccuracy, bw);
//重新初始化集合
nums = new LinkedList();
// 添加上一组比较剩下的数据
nums.add(temp);
ispass = true;
// 记录源文件的数据数量,以便下次的遍历
continue;
}
if (ispass) {
if (nums.size() % countAccuracy == 1 && nums.size() > 1) {
// 对集合进行排序
Collections.sort(nums);
// 接收最大的数据,其它的数据写入总排序文件
temp = numberSortData(nums, filepath, true, countAccuracy,
bw);
nums = new LinkedList();
nums.add(temp);
continue;
}
}
// 记录下一组数据的位置
// 判断是不是十个文件都没有数据
if (ispasses.size() == CountFile) {
Collections.sort(nums);
temp = numberSortData(nums, filepath, true, countAccuracy, bw);
nums = new LinkedList();
break;
}
}
bw.close();
//关闭写入流
fs.close();
//关闭所有的BufferedReader
for (Iterator iterator = WriterLists.iterator(); iterator.hasNext();) {
BufferedReader object2 = (BufferedReader) iterator.next();
object2.close();
}
//关闭所有的FileReader
for (Iterator iterator = WriterListFile.iterator(); iterator.hasNext();) {
FileReader object = (FileReader) iterator.next();
object.close();
}
}
// 对数据进行排序,写入最终文件中(精度调整)
public static Object numberSortData(LinkedList list, String filePath,
boolean ispass, int countAccuracy,BufferedWriter fs) {
Object temp = 0; //记录最后一个值
int tempCount = 0; //记录写入的数据位置
try {
for (Iterator iterator = list.iterator(); iterator.hasNext();) {
Object object = (Object) iterator.next();
// 判断是否是最后一个数
if (tempCount == list.size() - 1) {
// 判断集合里面不足一百個數了
if (list.size() < countAccuracy + 1 && ispass) {
temp = null;
} else {
temp = object;
break;
}
}
// 写入数据源
fs.write(object + "\r\n");
// 记录数据的下标
tempCount++;
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return temp;
}
}
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Random;
public class ConcludeCombinationSortWrite {
/**
* 大数据排序合并
*
* @param args
*/
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 写入文件的路径
String filePath = "D:\\456";
// 切分文件的路径
String sqlitFilePath = "D:\\456\\123";
//数据的个数
int CountNumbers=10000000;
//子文件的个数
int CountFile=10;
//精度
int countAccuracy=30*CountFile;
long startNumber=System.currentTimeMillis();
// 写入大数据文件
WriteData(filePath,CountNumbers);
System.out.println("存储完毕");
// 将大数据文件切分到另外的十个小文件中
sqlitFileDate(filePath, sqlitFilePath,CountFile);
System.out.println("文件切割完毕!");
// 把每个文件的数据进行排序
singleFileDataSort(sqlitFilePath,CountFile);
System.out.println("每个子文件排序完毕!");
//精度调整,十个文件数据进行比较整合
deathDataFile(filePath,sqlitFilePath,countAccuracy,CountFile);
System.out.println("整合完毕");
long stopNumber=System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时"+(stopNumber-startNumber)/1000+"毫秒");
}
// 写入大数据文件
public static void WriteData(String path,int CountNumbers) throws IOException {
path = path + "\\12114.txt";
FileWriter fs = new FileWriter(path);
BufferedWriter fw=new BufferedWriter(fs);
for (int i = 0; i < CountNumbers; i++) {
fw.write(new Random().nextInt(Integer.MAX_VALUE) + "\r\n");
}
fw.close();
fs.close();
}
// 将大数据文件切分到另外的十个小文件中
public static void sqlitFileDate(String filepath, String sqlitPath,
int CountFile) throws IOException {
FileWriter fs = null;
BufferedWriter fw=null;
FileReader fr = new FileReader(filepath + "\\12114.txt");
BufferedReader br = new BufferedReader(fr); // 读取获取整行数据
int i = 1;
LinkedList WriterLists=new LinkedList(); //初始化文件流对象集合
LinkedList fwLists=new LinkedList();
for (int j = 1; j <= CountFile; j++) {
//声明对象
fs = new FileWriter(sqlitPath + "\\12" + j + ".txt",false);
fw=new BufferedWriter(fs);
//将对象装入集合
WriterLists.add(fs);
fwLists.add(fw);
}
//判断是文件流中是否还有数据返回
while (br.ready()) {
int count=1;//初始化第一文件流
for (Iterator iterator = fwLists.iterator(); iterator.hasNext();) {
BufferedWriter type = (BufferedWriter) iterator.next();
if(i==count)//判断轮到第几个文件流写入数据了
{
//写入数据,跳出,进行下一个文件流,下一个数据的写入
type.write(br.readLine() + "\r\n");
break;
}
count++;
}
//判断是否到了最后一个文件流了
if (i >= CountFile) {
i = 1;
} else
i++;
}
br.close();
fr.close();
for (Iterator iterator = fwLists.iterator(); iterator.hasNext();) {
BufferedWriter object = (BufferedWriter) iterator.next();
object.close();
}
//遍历关闭所有子文件流
for (Iterator iterator = WriterLists.iterator(); iterator.hasNext();) {
FileWriter object = (FileWriter) iterator.next();
object.close();
}
}
// 把每个文件的数据进行排序
public static void singleFileDataSort(String path1,int CountFile) throws IOException {
LinkedList nums = null;
for (int i = 1; i <= CountFile; i++) {
nums = new LinkedList();
String path = path1 + "\\12" + i + ".txt";
try {
FileReader fr = new FileReader(path);
BufferedReader br = new BufferedReader(fr);
while (br.ready()) {
// 将读取的单个数据加入到集合里面
nums.add(Integer.parseInt(br.readLine()));
}
// 对集合进行排序
Collections.sort(nums);
// 将排序好的数据写入源文件
numberSort(nums, path);
br.close();
fr.close();
} catch (NumberFormatException e) {
e.printStackTrace();
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
// 对每个文件数据进行排序,再写入源文件
public static void numberSort(LinkedList list, String path) {
try {
FileWriter fs = new FileWriter(path);
BufferedWriter fw=new BufferedWriter(fs);
for (Iterator iterator = list.iterator(); iterator.hasNext();) {
Object object = (Object) iterator.next();
fw.write(object + "\r\n");
}
fw.close();
fs.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 文件数据最终整合(精度调整)
public static void deathDataFile(String filepath, String sqlitFilePath1,
int countAccuracy, int CountFile) throws IOException {
LinkedList nums = new LinkedList(); //添加数据,进行排序
Object temp = null; // 记录每次排序剩下的最后一个数字
boolean ispass = false;
LinkedList ispasses = null; //记录数据文件的状态信息
FileWriter fs = new FileWriter(filepath + "\\Sort.txt", false); //创建文件流,以便整合的数据写入
BufferedWriter bw=new BufferedWriter(fs);
FileReader fr = null; //声明读取文件流
BufferedReader br = null; //声明BufferedReader
LinkedList WriterLists = new LinkedList(); // 初始化文件流对象集合
LinkedList WriterListFile = new LinkedList();
for (int j = 1; j <= CountFile; j++) {
// 声明对象,开启所有子文件流访问所有子文件的数据
fr = new FileReader(sqlitFilePath1 + "\\12" + j + ".txt");
//开启所有BufferedReader,方便下次的整行的读取
br = new BufferedReader(fr);
// 将所有 FileReader对象装入集合
WriterListFile.add(fr);
// 将所有 BufferedReader对象装入集合
WriterLists.add(br);
}
for (;;) {
// 将十个源文件的是否有数据情况存入集合,以方便后面做判断
ispasses = new LinkedList();
// 分别读取十个源文件的单个数据
for (Iterator iterator = WriterLists.iterator(); iterator.hasNext();) {
BufferedReader object = (BufferedReader) iterator.next();
Object obj = null;
while (object.ready()) {
//添加所有文件流的每次的数据
nums.add(Integer.parseInt(object.readLine().toString()));
break;
}
if (object.ready() == false)
ispasses.add("true"); //将各文件中的数据状态存入集合中
}
// 决断是否是第一次进来
if (nums.size() % countAccuracy == 0 && ispass == false) {
// 对集合进行排序
Collections.sort(nums);
// 接收最大的数据,其它的数据写入总排序文件
temp = numberSortData(nums, filepath, false, countAccuracy, bw);
//重新初始化集合
nums = new LinkedList();
// 添加上一组比较剩下的数据
nums.add(temp);
ispass = true;
// 记录源文件的数据数量,以便下次的遍历
continue;
}
if (ispass) {
if (nums.size() % countAccuracy == 1 && nums.size() > 1) {
// 对集合进行排序
Collections.sort(nums);
// 接收最大的数据,其它的数据写入总排序文件
temp = numberSortData(nums, filepath, true, countAccuracy,
bw);
nums = new LinkedList();
nums.add(temp);
continue;
}
}
// 记录下一组数据的位置
// 判断是不是十个文件都没有数据
if (ispasses.size() == CountFile) {
Collections.sort(nums);
temp = numberSortData(nums, filepath, true, countAccuracy, bw);
nums = new LinkedList();
break;
}
}
bw.close();
//关闭写入流
fs.close();
//关闭所有的BufferedReader
for (Iterator iterator = WriterLists.iterator(); iterator.hasNext();) {
BufferedReader object2 = (BufferedReader) iterator.next();
object2.close();
}
//关闭所有的FileReader
for (Iterator iterator = WriterListFile.iterator(); iterator.hasNext();) {
FileReader object = (FileReader) iterator.next();
object.close();
}
}
// 对数据进行排序,写入最终文件中(精度调整)
public static Object numberSortData(LinkedList list, String filePath,
boolean ispass, int countAccuracy,BufferedWriter fs) {
Object temp = 0; //记录最后一个值
int tempCount = 0; //记录写入的数据位置
try {
for (Iterator iterator = list.iterator(); iterator.hasNext();) {
Object object = (Object) iterator.next();
// 判断是否是最后一个数
if (tempCount == list.size() - 1) {
// 判断集合里面不足一百個數了
if (list.size() < countAccuracy + 1 && ispass) {
temp = null;
} else {
temp = object;
break;
}
}
// 写入数据源
fs.write(object + "\r\n");
// 记录数据的下标
tempCount++;
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return temp;
}
}
发表评论
-
Flex+spring+hibernate+mysql+blaze DS框架搭建
2015-04-10 09:35 814以前在项目中使用Flex+spring+hibernate ... -
java使用配置文件连接mysql
2015-04-10 09:30 930java程序中连接数据库的方式很多,有的是在程序代码中直接 ... -
http://blog.mn886.net/jqGrid/
2014-12-01 13:47 0/WEB-INF/conf/,web.xml去掉classpa ... -
java中读取服务器配置文件方法
2014-07-30 10:00 1095在程序开发和设计中,我们经常把一些需要改变的数值配置在文件中, ... -
flex 安全沙箱冲突问题
2012-08-29 17:23 2168问题出现情况: 我们采用myeclipse+spring+fl ... -
flex 使用swfLoad注意事项(转)
2012-07-25 19:38 2361var swf : SWFLoader = new SWFLo ... -
javascript获取jsf table值
2012-04-25 21:38 1352这是一个jsf 中的table,我们可以通过javascrip ... -
java 读写Excel (支持office 2007)
2012-04-25 21:21 1287/** * EXCEL文档解析工具类 该工具能将EXCEL文 ... -
java读取Excel文档
2012-02-06 16:29 1192package cn.ccb.odsbsx.common.ut ... -
java 操作csv文件
2012-02-06 16:28 1399package cn.ccb.odsbsx.common.ut ... -
Java 表单提交两种方式(网上整理)
2012-01-07 15:01 3028GET与POST的区别: 一、Get是从服务器上 ... -
java压缩文件或文件夹
2011-12-31 08:59 1134/** * @param inputFilePath ... -
分享java解析XML文件(来源于网上)
2011-12-25 15:00 10901.介绍 1)DOM(JAXP ... -
汉诺塔java算法
2011-12-23 16:15 1947package wgy; import java.io.Bu ... -
java最大子序列和算法分析
2011-12-23 15:28 2018/** * 算法一 */ public int ma ... -
java实现全排列
2011-12-21 09:16 1033package wgy; import java.util. ... -
java SSH面试资料
2011-12-20 10:15 2817Java---SSH(MVC) 1. 谈谈你mvc ... -
spring面试资料
2011-12-20 10:11 1772* Spring的优点有什么? 1. Spring是分层的架 ... -
java排序算法综合
2011-12-20 10:01 1069package temp; import sun ... -
java排序算法
2011-12-18 19:48 16011.判断链表是否存在环型链表 问题:判断一个链表是否存在环,例 ...
相关推荐
这个实例主要用于处理大量数据,例如进行大数据排序,它包括四个主要步骤:写入大文件、文件分割、单文件排序和数据整合。 1. **写入大文件**: 在`WriteData`方法中,我们创建了一个名为`12114.txt`的大文件,并...
总之,“Hadoop示例程序合并文件”揭示了Hadoop如何利用分布式计算和存储能力来解决大数据的挑战。理解这一过程对于开发者和数据工程师来说至关重要,因为它展示了如何在Hadoop环境中有效地管理和处理大规模数据。
3. 合并:最后,使用归并算法将所有排序好的块合并成一个有序的大文件。归并过程中,我们逐个读取各块的顶部元素,比较它们的大小,选择最小的一个写入结果文件,并移除该元素。这个过程重复,直到所有块都处理完毕...
通常,Java代码会定义一个类,包含分割文件、对子文件排序以及合并文件的方法。这些方法可能会使用到文件I/O操作,如`java.io`包中的`FileInputStream`、`FileOutputStream`和`BufferedReader`、`BufferedWriter`等...
数据先存入内存缓冲区,超过阈值时触发spill,先进行排序(分区+key),然后可能运行combiner进行初步聚合,最后将所有spill文件合并为一个文件。 - Reduce端的Shuffle:Reducer首先复制Map端对应分区的数据,然后...
Java大数据开发面试题涵盖了许多关键知识点,主要集中在Java编程、大数据技术栈(Hadoop、Spark)、分布式计算和数据处理上。以下是对这些知识点的详细解释: 1. Kafka 消息结构: Kafka的消息由header和body两部分...
### 大数据面试题知识点详解 #### 一、HDFS数据存储组件理解 - **问题**: 下面哪个程序负责HDFS数据存储? - **选项**: - a) NameNode - b) Jobtracker - c) Datanode - d) secondaryNameNode - e) ...
"切分大的文件以及合并切分的文件2" 这个项目提供了一种解决方案,它包含了一个名为 `SplitAndCombine` 的Java类及其相关的内部类,用于将大文件分割成小块,并在需要时将这些小块重新组合成原始文件。以下是对这个...
- 流数据访问:适合读取大文件,不适合频繁的写入操作。 - 大数据集:适用于存储和处理TB到PB级别的数据。 - **工作原理**: - **NameNode**:主节点,存储元数据(文件系统目录结构、文件与数据块的映射等)。 ...
- **知识点**: 在Map任务全部结束之前,产生的多个溢写文件会在最终被合并成一个大的文件,然后传输给Reduce任务进行处理。 28. **Map任务的缓存** - **知识点**: 每个Map任务都会被分配一个缓存区,Map的输出...
- **namespaceID**:文件系统的唯一标识符,在文件系统初始化时生成。 - **cTime**:通常设置为0。 - **storageType**:指示该文件夹保存的是元数据节点的数据结构。 **1.2.2 文件系统命名空间映像文件及修改日志**...
- **文件系统**:HDFS 是一个高度容错性的文件系统,适合一次写入多次读取的场景。 - **NameNode 元数据存储策略**:NameNode 的元数据存储在内存中,定期会将元数据信息持久化到磁盘。 - **DataNode**:DataNode...
在Java中实现外部排序,可以利用Java IO流进行文件操作,例如使用`BufferedReader`读取文件,`PrintWriter`写入文件,以及`FileInputStream`和`FileOutputStream`进行低级I/O操作。同时,Java的`PriorityQueue`数据...
这个文件被HDFS分割成多个块,并分布在集群的不同节点上。MapReduce的工作流程分为两个主要阶段:Map阶段和Reduce阶段。 1. **Map阶段**: 在Map阶段,Hadoop将输入文件分块并分配到各个节点上的Mapper任务。...
- **辅助NameNode**:定期合并fsimage文件和editlogs文件,减少NameNode的重启时间。 - **备份fsimage文件**:为NameNode提供故障恢复的能力。 #### 十二、HDFS环境的搭建步骤 1. **安装Java**:Hadoop依赖于Java...
- 中间结果通过网络传输到Reducer任务,Reducer先对数据进行排序和合并,然后调用Reducer函数进行处理。 - 最后,Reducer使用OutputFormat将处理结果写入输出文件。 **Hadoop的应用实例**: 这里提到的是一个简单...
5. 输出结果:经过Map和Reduce处理后的结果会被写入到输出文件中。 在上述过程中,Hadoop MapReduce提供了丰富的API供用户使用。例如,用户可以利用Hadoop Streaming通过标准输入输出接口编写非Java Map/Reduce程序...