《Hadoop实战第2版》——3.1节为什么要用MapReduce-低调大师

《Hadoop实战第2版》——3.1节为什么要用MapReduce

2017-07-31 609

3.1　为什么要用MapReduce
MapReduce的流行是有理由的。它非常简单、易于实现且扩展性强。大家可以通过它轻易地编写出同时在多台主机上运行的程序，也可以使用Ruby、Python、PHP和C++等非Java类语言编写Map或Reduce程序，还可以在任何安装Hadoop的集群中运行同样的程序，不论这个集群有多少台主机。MapReduce适合处理海量数据，因为它会被多台主机同时处理，这样通常会有较快的速度。
下面来看一个例子。
引文分析是评价论文好坏的一个非常重要的方面，本例只对其中最简单的一部分，即论文的被引用次数进行了统计。假设有很多篇论文（百万级），且每篇论文的引文形式如下所示：
References
David M. Blei, Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan.

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《Hadoop实战第2版》——2.6节本章小结

2.6　本章小结本章主要讲解了Hadoop的安装和配置过程。Hadoop的安装过程并不复杂，基本配置也简单明了，其中有几个关键点： Hadoop主要是用Java语言写的，它无法使用一般Linux预装的OpenJDK，因此在安装Hadoop前要先安装JDK（版本要在1.6以上）；作为分布式系统，Hadoop需要通过SSH的方式启动处于slave上的程序，因此必须安装和配置SSH。由此可见，在安装Hadoop前需要安装JDK及SSH。Hadoop在Mac OS X上的安装与Linux雷同，在Windows系统上的安装与在Linux上有一点不同，就是在Windows系统上需要通过Cygwin模拟Linux环境，而SSH的安装也需要在安装Cygwin时进行选择，请不要忘了这一点。集群配置只要记住conf/Hadoop-env.sh、co

2017-07-31

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