《R与Hadoop大数据分析实战》一第2章编写Hadoop MapReduce程序-低调大师

《R与Hadoop大数据分析实战》一第2章编写Hadoop MapReduce程序

2017-07-02 581

本节书摘来自华章出版社《R与Hadoop大数据分析实战》一书中的第2章，作者（印）Vignesh Prajapati，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

第2章编写Hadoop MapReduce程序

在第1章中，我们学习了如何搭建R和Hadoop开发环境。既然我们对大数据分析感兴趣，接下来就学习如何使用Hadoop MapReduce进行大数据处理。在本章中，我们要讨论MapReduce的基础概念，为何它是不可或缺的，以及如何在Apache Hadoop上进行MapReduce编程等内容。
本章节将会涉及如下内容：
MapReduce基础概念
Hadoop MapReduce技术
Hadoop MapReduce原理
编写Hadoop MapReduce示例程序
MapReduce可解决的商业问题
在R环境中编写Hadoop

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《R与Hadoop大数据分析实战》一1.8　小结

本节书摘来自华章出版社《R与Hadoop大数据分析实战》一书中的第1章，第1.8节，作者（印）Vignesh Prajapati，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.8　小结在这一章中，我们学习了什么是R、Hadoop以及它们的特点，如何在使用R和Hadoop分析数据集之前安装它们。在下一章中，我们将要学习什么是MapReduce以及如何使用Apache Hadoop开发MapReduce程序。

2017-07-03

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本节书摘来自华章出版社《R与Hadoop大数据分析实战》一书中的第2章，第2.1节，作者（印）Vignesh Prajapati，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 2.1　MapReduce基础概念如果没有使用过集群或信息传递接口（Message Passing Interface，MPI），那么理解MapReduce基础概念将不会是一件容易的事。更多的实际应用是数据不存放在一个硬盘中而是存放于分布式文件系统中（Distributed File System，DFS），或存放于由Hadoop技术实现的分布式软件中。MapReduce同时也是一个编程模型，它以一种分布式方法进行工作。其中包括信息传递接口（MPI）和同步并行计算模型（Bulk Synchronous Parallel，BSP）等概念。为了使R语言或

2017-07-03

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