首先要实现mapreduce就要重写两个函数,一个是map 另一个是reduce
map(key ,value) map函数有两个参数,一个是key,一个是value
如果你的输入类型是TextInputFormat(默认),那么,你的map函数的输入将会是:
key : 文件的偏移量(就是values在该文件的位置)
value: 这是一行字符串
hadoop会给每一行都执行map函数,map...
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2015-06-07 18:58:19
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Mapper的输入官方文档如下TheMapperoutputsaresortedandthenpartitionedperReducer.Thetotalnumberofpartitionsisthesameasthenumberofreducetasksforthejob.Userscancontrolwhichkeys(andhencerecords)gotowhichReducerbyimplementingacustomPartitioner.mapper的输出是已经排..
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2015-06-07 07:20:50
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Mapper的输入官方文档如下TheMapperoutputsaresortedandthenpartitionedperReducer.Thetotalnumberofpartitionsisthesameasthenumberofreducetasksforthejob.Userscancontrolwhichkeys(andhencerecords)gotowhichReducerbyimplementingacustomPartitioner.mapper的输出是已经排..
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2015-06-07 07:19:44
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摘要MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个 map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间 value.下面将列举许多可以用这个模型来...
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2015-06-06 11:57:07
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Map的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。Mapper的结果，可能送到可能的Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为Combiner的基类，他们对外的功能是..
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2015-06-05 01:01:12
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Map的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。
Mapper的结果，可能送到可能的Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为Combiner的基类，他们对外的功能是一样的，只是使用的位置和使用时的上下文不太一...
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2015-06-04 19:33:07
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Map的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。Mapper的结果，可能送到可能的Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为C...
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2015-06-04 18:50:41
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参考自：https://github.com/qiwsir/StarterLearningPython/blob/master/204.md#map https://github.com/qiwsir/StarterLearningPython/blob/master/204.md#reduc...
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2015-06-03 00:50:08
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思想比较简单，就是每个通过map来获取当前的数据块中的的topk个数据，然后将他们以相同的key值放到reduce中，最后通过reduce来对这n*k个数据排序并获得topk个数据。具体的就是建立一个k个大小的数组，一开始初始化为都是100（假定这里的100是最大的数），然后往里面插数据小的数据即可...
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2015-06-01 11:26:02
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相似度计算map-reduce实现思路
输入：
1 f(1)
2 f(2)
3 f(3)
4 f(4)
mapper:
1,2 f(1)
1,3 f(1)
1,4 f(1)
1,2 f(2)
2,3 f(2)
2,4 f(2)
1,3 f(3)
2,3 f(3)
3,4 f(3)
1,4 f(4)
2,4 f(4)
3,4 f(4)...
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2015-05-31 18:32:49
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