Hadoop WorkCount详解（二）
源代码程序
WorkCount处理过程
1、源代码程序package org.apache.hadoop.examples;import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.ap...
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2016-05-13 03:35:49
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Hadoop集群WorkCount详解
MapReduce理论介绍
MapReduce处理过程
MapReduce代码
1.MapReduce 理论介绍1.1 MapReduce编程模型
MapReduce采用”分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇...
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2016-05-13 03:00:02
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4.4 Reduce类
4.4.1 Reduce介绍
整完了Map，接下来就是Reduce了。YarnChild.main()—>ReduceTask.run()。ReduceTask.run方法开始和MapTask类似，包括initialize()初始化，根据情况看是否调用runJobCleanupTask()，runTaskCleanupTask()等。之后进入正式的工作，主要有这...
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2014-07-12 22:50:33
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1 概述
该瞅瞅MapReduce的内部运行原理了，以前只知道个皮毛，再不搞搞，不然怎么死的都不晓得。下文会以2.4版本中的WordCount这个经典例子作为分析的切入点，一步步来看里面到底是个什么情况。
2 为什么要使用MapReduce
Map/Reduce，是一种模式，适合解决并行计算的问题，比如TopN、贝叶斯分类等。注意，是并行计算，而非迭代计算，像涉及到层次聚类的问题就不...
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2014-07-12 21:31:22
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4.3 Map类
创建Map类和map函数，map函数是org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类中的定义的，当处理每一个键值对的时候，都要调用一次map方法，用户需要覆写此方法。此外还有setup方法和cleanup方法。map方法是当map任务开始运行的时候调用一次，cleanup方法是整个map任务结束的时候运行一次。
4.3.1 Map介绍
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2014-07-12 17:23:40
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