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《Hadoop与大数据挖掘》一2.4.2 MapReduce原理

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ,第2.4.2节,张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.4.2 MapReduce原理 1.通俗理解MapReduce原理现在你接到一个任务,给你10本长篇英文小说,让你统计这10本书中每一个单词出现的次数。这便是Hadoop编程中赫赫有名的HelloWorld程序:词频统计。这个任务的结果形式如表2-6所示。 即在这10本书中a共出现了12300次,ai共出现了63次……依次计算出每一个单词出现多少次。天啊,这个工作必须由专业人士做呀,自己做的话还不累死呀。这时你可以把这个工作外包给一支职业分布式运算工程队做。分布式运算工程队中按岗位有Mapper、Mapper助理Comb-iner、Map

《Hadoop与大数据挖掘》一2.4.4 MapReduce组件分析与编程实践

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ,第2.4.4节,张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.4.4 MapReduce组件分析与编程实践 MapReduce整个流程包括以下步骤:输入格式(InputFormat)、Mapper、Combiner、Partitioner、Reducer、输出格式(OutputFormat)。这里会针对流程中的Combiner、Part-itioner、输入/输出格式进行分析,同时,也会介绍相关的编程技巧,如自定义键值对。1. Combiner分析Combiner是什么呢?从字面意思理解,Combine即合并。其实,Combiner就是对Mapper的输出进行一定的合并,减少网络输出的组件。所以,

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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