前四节提供了几个小案例 下面详细介绍MapReduce中Map任务Reduce任务以及MapReduce的执行流程。 Map任务： 读取输入文件内容，解析成key,value对。对输入文件的每一行，解析成key,value对。每一个键值对调用一次map函数。 写自己的逻辑，对输入的key，value处理，转换成新的key,value输出。 对输出的key,value进行分区。 对相同分区的数据，按照key进行排序（默认按照字典排序）、分组。相同key的value放在一个集合中。 （可选）分组后对数据进行归约。 注意：MapReduce中，Mapper可以单独存在，但是Reducer不能存在。

在享受着网络技术带来的便利的同时，潜在的威胁在暗处窥探着我们的隐私和安全，例如一种新的网络攻击方式——高级持续型渗透攻击因为其特殊型和高危型逐步受到网络安全从业者的关注。高级持续型渗透攻击由于其颠覆传统病毒的特性，传统的检测方式难以方便的检测其存在和运行，而现有的检测方式有往往伴随着计算资源和时间资源的消耗。因此，基于动态监测APT病毒的目的，笔者采用了行为分析的检测方法，结合MAPREDUCE编程方式和支持向量机算法，得出了一种新的APT检测模型并测算出了分析权重数据。

用于多个MapReduce作业的任务调度算法.pdf

基于MapReduce实现物品协同过滤算法（ItemCF） 具体参考 补充：hadoop三种执行方式 MR执行环境有两种：本地测试环境，服务器环境 本地测试环境(windows)： 在windows的hadoop目录bin目录有一个winutils.exe 1、在windows下配置hadoop的环境变量 2、拷贝debug工具(winutils.ext)到HADOOP_HOME/bin 3、修改hadoop的源码 ，注意：确保项目的lib需要真实安装的jdk的lib 4、MR调用的代码需要改变： a、src不能有服务器的hadoop配置文件 b、在调用是使用： Configuration config = new Configuration(); config.set("fs.defaultFS", "hdfs://node7:8020"); config.set

在Windows上运行MapReduce的文件

美国人口普查数据分析使用MapReduce :diamond_suit: 开发了一个系统来解析和处理1990年的人口普查数据，支持对所有五十个州（Java，Hadoop MapReduce，HDFS）的人口统计数据进行知识提取 :diamond_suit: 然后使用Google Fusion将结果叠加在Google Maps上 1）在这个程序中，我所有的代码都放在一个包结构中： cs455 / hadoop / census，支持的jar文件位于cs455 / hadoop / census /文件夹中 提供的build.xml文件将编译所有java文件并创建jar文件 输入$ ant创建jar文件 该代码带有注释。

该文档为学习基本排序算法过程中的学习笔记，大部分内容从网络上其他渠道也能得到，仅用于记录备忘之用。冒泡、选择、插入三种作为基本的排序算法是必须要掌握的，而在MapReduce的实际应用中。在Map阶段，k-v溢写时，采用的正是快排；而溢出文件的合并使用的则是归并；在Reduce阶段，通过shuffle从Map获取的文件进行合并的时候采用的也是归并；最后阶段则使用了堆排作最后的合并过程。所以快排、归并以及堆排是必须要掌握的排序算法，这都在MapReduce内部使用的排序算法，学习Hadoop的必须过程。 所谓算法稳定性即能够保证排序前两个相

基于MapReduce，实现并行计算环境下的网页排序算法

已知有若干个文件（多个），文件中包含若干个正整数，每行一个，示例如下： 45 3 78 456 70 1 999 。。。 编写MR程序分别求解所有文件中最大的三个值（TOP 3）

数据 2017/07/28 qq.com/a 2017/07/28 qq.com/bx 2017/07/28 qq.com/by 2017/07/28 qq.com/by3 2017/07/28 qq.com/news 2017/07/28 sina.com/news/socail 2017/07/28 163.com/ac 2017/07/28 sina.com/news/socail 2017/07/28 163.com/sport 2017/07/28 163.com/ac 2017/07/28 sina.com/play 2017/07/28 163.com/sport 2017/07