大数据||MapReduce之wordcount处理过程-低调大师

大数据||MapReduce之wordcount处理过程

2018-02-11 647

文件分割

将文件拆分成splits，由于测试用的文件较小，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成<key,value>对，下图所示。这一步由MapReduce框架自动完成，其中偏移量（即key值）包括了回车所占的字符数（Windows/Linux环境不同）。

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map处理生成新的key value

将分割好的<key,value>对交给用户定义的map方法进行处理，生成新的<key,value>对，下图所示。

map排序

得到map方法输出的<key,value>对后，Mapper会将它们按照key值进行排序，得到Mapper的最终输出结果。

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reduce处理

Reducer先对从Mapper接收的数据进行排序、分组，再交由用户自定义的reduce方法进行处理，得到新的<key,value>对，并作为WordCount的输出结果，

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hive的底层就是MapReduce。学好它就可以调试甚至修改hive。

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1.工具版本说明 Intellij IDE 官网下载安装，此处省略...JDK Version: 1.8.0_151 （提前安装好）Intellij IDE Version: 以下3个无需单独下载安装，在intellij中以插件形式安装：Scala Version: 2.11.0 Spark Version: 2.1.1SBT Version: 0.13.17 2. Scala插件安装 IntelliJ IDEA-> Perferences -> Plugins -> 搜索 Scala安装后如图： 3. 创建Scala项目（SBT) 注意：SBT版本号选择0.13.x版本，不用选择1.0+版本（会报一个idle_shell找不到的异常） 4.SBT资源库配置为国内默认SBT访问国外资源网站下载资源是超级慢的，将其改为国内镜像在目录(mac电脑) ：/Users/lewis.lht/.sbt目录下新建文件repositories，添加内容为（以下内容[]部分不用修改）： local alibaba:http://maven.aliyun.com/nexus/conte...

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