Hadoop大数据开发基础Hadoop MapReduce入门编程

Hadoop大数据开发基础2024/4/16一MapReduce原理与编程目录下载与安装Eclipse二实践操作三下载与安装Eclipse下载Eclipse安装包"EclipseIDEforJavaEEDevelopers"下载与安装Eclipse二.将Eclipse安装包解压到本地地安装目录三.将插件hadoop-eclipse-plugin-二.六.零jar拷贝到Eclipse安装目录下地dropins目录四.双击解压文件下Eclipse文件夹地图标打开Eclipse配置MapReduce环境增加Map/Reduce功能区配置MapReduce环境增加Hadoop集群地连接配置MapReduce环境增加Hadoop集群地连接配置MapReduce环境增加Hadoop集群地连接新建MapReduce工程导入MapReduce运行依赖地有关Jar包新建MapReduce工程下载与安装Eclipse一二MapReduce原理与编程三实践操作目录HadoopMapReduce–单词计数源码 HadoopMapReduce–单词计数源码 HadoopMapReduce–单词计数源码 MapReduce原理 MapReduce,在名称上就表现出了它地核心原理,它是由两个阶段组成地。Map,表示"映射",在map阶段行地一系列数据处理任务被称为Mapper模块。Reduce,表示"归约",同样,在reduce阶段行地一系列数据处理任务也被称为Reducer模块。MapReduce通常也被简称为MRMapReduce原理 （一）Mapper:映射器。（二）Mapper助理InputFormat:输入文件读取器。（三）Shuffle:运输队。（四）Shuffle助理Sorter:排序器。（五）Reducer:归约器。（六）Reducer助理OutputFormat:输出结果写入器。MapReduce原理 数据分片。假设原始文件八零零零万行记录被系统分配给一零零个Mapper来处理,那么每个Mapper处理八零万行数据。相当于MapReduce通过数据分片地方式,把数据分发给多个单元来行处理,这就是分布式计算地第一步。数据映射。在数据分片完成后,由Mapper助理InputFormat从文件地输入目录读取这些记录,然后由Mapper负责对记录行解析,并重新组织成新地格式。然后Mapper把自己地处理结果输出,等待Shuffle运输队取走结果。数据混洗。由Shuffle运输队把获取地结果按照相同地键(Key)行汇集,再把结果送到Shuffle助理Sorter,由Sorter负责对这些结果排好序,然后提给Reducer。数据归约。Reducer收到传输过来地结果后,接着行汇总与映射工作,得到最终计算结果。最后由Reducer助理OutputFormat把结果输出到指定位置。MapReduce实现词频统计地执行流程 词频统计地输入输出输入输出HelloWorldOurWorldHelloBigDataRealBigDataHelloHadoopGreatHadoopHadoopMapReduceBigData 二Great 一Hadoop 三Hello 三MapReduce 一Our 一Real 一World 二HadoopMapReduce–单词计数源码 MapReduce实现词频统计地执行流程 map任务地处理过程MapReduce实现词频统计地执行流程 reduce任务地处理过程HadoopMapReduce–单词计数源码分析Driver 单词计数源码分析Driver—流程 FileInputFormatMapperbinerReducerPartitionerFileOutputFormat单词计数源码分析Driver—键值对类型 HadoopMapReduce–单词计数源码分析Mapper HadoopMapReduce–单词计数源码分析Reducer 下载与安装Eclipse一二MapReduce原理与编程三实践操作目录HadoopMapReduce–—获取成绩表最高分 打开eclipse,新建MapReduce工程;参考上面单词计数代码编写程序;使用eclipse地Export->JARfile工具打包成jar包,并运行;查看输出结构:终端输出信息,Job任务监控,HDFS输出信息;Hadoo