有哪些信誉好的足球投注网站- 1、本文档共5页，可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
北京尚学堂提供
Hadoop从这里开始!和我一起学习下使用Hadoop的基本知识，下文将以Hadoop Tutorial为主体带大家走一遍如何使用Hadoop分析数据!
这个专题将描述用户在使用Hadoop MapReduce(下文缩写成MR)框架过程中面对的最重要的东西。Mapreduce由client APIs和运行时(runtime)环境组成。其中client APIs用来编写MR程序，运行时环境提供MR运行的环境。API有2个版本，也就是我们通常说的老api和新api。运行时有两个版本：MRv1和MRv2。该教程将会基于老api和MRv1。
其中:老api在org.apache.hadoop.mapred包中,新api在 org.apache.hadoop.mapreduce中。
前提
MR概览
MR作业通常将数据集切分为独立的chunk，这些chunk以并行的方式被map tasks处理。MR框架对map的输出进行排序，然后将这些输出作为输入给reduce tasks处理。典型的方式是作业的输入和最终输出都存储在分布式文件系统(HDFS)上。
通常部署时计算节点也是存储节点，MR框架和HDFS运行在同一个集群上。这样的配置允许框架在集群的节点上有效的调度任务，当然待分析的数据已经在集群上存在，这也导致了集群内部会产生高聚合带宽现象（通常我们在集群规划部署时就需要注意这样一个特点）。
MapReduce框架由一个Jobracker（通常简称JT）和数个TaskTracker（TT）组成（在cdh4中如果使用了Jobtracker HA特性，则会有2个Jobtracer，其中只有一个为active，另一个作为standby处于inactive状态）。JobTracker负责在所有tasktracker上调度任务，监控任务并重新执行失败的任务。所有的tasktracker执行jobtracker分配过来的任务。
应用至少需要制定输入、输出路径，并提供实现了适当接口和(或)抽象类的map和reduce函数。这些路径和函数以及其他的任务参数组成了任务配置对象（job configuration）。Hadoop 任务客户端提交任务（jar包或者可执行程序等）和配置对象到JT。JT将任务实现和配置对象分发到数个TT（由JT分配），调度、监控任务，并向客户端返回状态和检测信息。
Hadoop由JavaTM实现,用户可以使用java、基于JVM的其他语言或者以下的方式开发MR应用：
Hadoop Streaming- 允许用户以任何一种可执行程序（如shell脚本）实现为mapper和(或)reducer来创建和运行MR任务。
Hadoop Pigs – 一种兼容SWIG(不基于JNITM)的C++ API，用来实现MapReduce应用。
输入和输出
key和vaue的类型必须在框架内可序列化(serializable)，所以key value 必须实现Writable接口。同时，key 类必须实现WritableComparable以便框架对key进行排序。
典型的MR任务输入和输出类型转换图为： (input) k1-v1 - map - k2-v2 - combine - k2-v2 - reduce - k3-v3 (output)
经典的WordCount1.0
简单说下WordCount,它是计算输入数据中每个word的出现次数。因为足够简单所以经典，和Hello World有的一拼!
上源码：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57 package org.myorg;
?
????import java.io.IOException;
????import java.util.*;
?
????import org.apache.hadoop.fs.Path;
????import org.apache.hadoop.conf.*;
????import org.apache.hadoop.io.*;
????import org.apache.hadoop.mapred.*;
????import org.apache.hadoop.util.*;
?
????public class WordCount {
?
??????public static class Map extends MapReduceBase implements
文档评论（0）