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《Hadoop实战第2版》——3.1节为什么要用MapReduce

3.1 为什么要用MapReduceMapReduce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:ReferencesDavid M. Blei, Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan. Latent dir

独家 | 一文读懂Hadoop(三):Mapreduce

随着全球经济的不断发展,大数据时代早已悄悄到来,而Hadoop又是大数据环境的基础,想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0,也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化,不仅如此,各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用,这也印证了它的商业价值。 读者可以通过阅读“一文读懂Hadoop”系列文章,对Hadoop技术有个全面的了解,它涵盖了Hadoop官网的所有知识点,并且通俗易懂,英文不好的读者完全可以通过阅读此篇文章了解Hadoop。 本期独家内容“一文读懂Hadoop”系列文章先介绍Hadoop,继而分别详细介绍HDFS、MAPREDUCE、YARN的所有知识点,分为四期内容在近几天推送。敬请关注后续内容。 本期内容为大家详解Mapreduce: Mapreduce

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