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第5章 MapReduce分布式计算框架 2 5.1. MapReduce简介 2 5.2. wordcount经典案例介绍 2 5.3. MapReduce进程介绍 3 5.4. MapReduce编程规范 3 5.5. wordcount经典案例的实现 5 5.5.1. 分析数据准备 5 5.5.2. 新建maven项目，导入项目所需要的依赖 6 5.5.3. Mapper阶段代码编写 10 5.5.4. Reduce阶段代码编写 12 5.5.5. 定义Driver类, 描述 Job 13 5.5.6. 使用maven将项目打包成jar包 15 5.6. MapReduce作业运行 16 5.7. END 19 第5章MapReduce分布式计算框架 本章介绍了Hadoop的MapReduce分布式计算框架的基本概念、编程规范和词频统计实战等内容。从存储的大数据中快速抽取信息，进一步进行数据价值的挖掘，需要用到大数据的分布式计算技术的支持。Hadoop支持多种语言进行MapReduce编程，包括java、Python和C++等。本章从实战的角度出发，使用java编程语言通过

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软件版本：V3.5.2。 Android常用开发工具Eclipse和Android Studio本身自带有日志查看工具LogCat，一般性使用基本满足要求。但若长期处于Android的深度开发，会发现自带的工具内容缓冲区有限，会造成历史数据的丢失，且无法进行信息过滤和日志头自动提取分类。为了解决这些问题，故而开发了此款软件，该软件不仅解决了上述问题，而且还支持对日志文件进行离线分析和导出备份，支持对日志内容的横向过滤和纵向过滤，且可通过ADB工具直连物理设备进行日志的监控和分析，无需依赖开发工具。另外，软件为完全自主开发，对后期若有新的功能需求可以很方便的进行功能扩展和维护。 欢迎反馈意见到964195140@qq.com