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;大数据生态系统;;;;并行与分布式处理;June 2021;OpenMP;#include stdio.h
#include stdlib.h
#include omp.h
int?main(int?argc, char* argv[]) {
// 编译原语
# pragma omp parallel for
for(int i = 0; i 10; ++i)
printf(%d\n, i);
return 0;;分布式处理;MPI;An example of MPI;OpenCL与CUDA;Hadoop;Hadoop;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 MapperLongWritable, Text, Text, IntWritable {
private final static IntWritable one = new IntWritable(;
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollectorText, IntWritable output, Reporter reporter) throws IOException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
word.set(tokenizer.nextToken());
output.collect(word, one); } } }
public static class Reduce extends MapReduceBase implements ReducerText, IntWritable, Text, IntWritable {
public void reduce(Text key, IteratorIntWritable values, OutputCollectorText, IntWritable output, Reporter reporter) throws IOException {
int sum =
while (values.hasNext()) {
sum += values.next().get(); }
output.collect(key, new IntWritable(sum)); } }
public static void main(String[] args) throws Exception {
JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
conf.setJobName(wordcount);
conf.setOutputKeyClass(Text.class);
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
conf.setMapperClass(Map.class);
conf.setCombinerClass(Reduce.class);
conf.setReducerClass(Reduce.class);
conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.setInputPat
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