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MapReduce
实例分析:单词计数
单词计数是最简单也是最能体现
MapReduce
思想的程序之一,可以称为
MapReduce
版“Hello World”。单词计数的主要功能是统计一系列文本文件中每个单词出现的次数。本节通过单词计数实例来阐述采用
MapReduce
解决实际问题的基本思路和具体实现过程。 设计思路 首先,检查单词计数是否可以使用
MapReduce
进行处理。因为在单词计数程序任务中,不同单词的出现次数之间不存在相关性,相互独立,所以,可以把不同的单词分发给不同的机器进行并行处理。因此,可以采用
MapReduce
来实现单词计数的统计任务。 其次,确定
MapReduce
程序的设计思路。把文件内容分
2023-03-03 14:58:27
146KB
c
ce
du
1
基于
MapReduce
的频繁项集挖掘方法
一篇基于
Mapreduce
的频繁项集挖掘的综合性论文,很有实用性。
2023-02-28 15:54:25
330KB
Mapreduce
1
Google-GFS,Bigtable,
Mapreduce
三大论文英文原版+中文翻译
Google File System,
MapReduce
,BigTable三大论文英文原版+中文翻译。分布式,大数据必读论文。
2023-02-23 00:15:47
3.26MB
GFS
Bigtab
Mapred
1
hadoop-python-
mapreduce
:有关如何使用Python运行Hadoop
MapReduce
的教程
Hadoop和Python的
Mapreduce
关于如何使用Python和Hadoop执行
MapReduce
的一小段回购。 映射器和化简器都是用Python编写的。 有关如何在Hadoop中实现这两个脚本的教程位于。
2023-02-22 17:06:20
1021KB
Python
1
Hadoop中
MapReduce
基本案例及代码(三)
分区Partitioner 分区操作是shuffle操作中的一个重要过程,作用就是将map的结果按照规则分发到不同reduce中进行处理,从而按照分区得到多个输出结果。 Partitioner是partitioner的基类,如果需要定制partitioner也需要继承该类HashPartitioner是
mapreduce
的默认partitioner。 计算方法是:which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks 注:默认情况下,reduceTask数量为1 很多时候MR自带的分区规则并不能满足我们需求,为了实
2023-01-03 20:20:54
101KB
c
ce
do
1
电商大数据离线计算(项目源码+实验报告)
电子商务中会产生海量的数据,蕴含着不可估量的数据价值,可通过数据分析来挖掘这些潜在价值,以提升平台的销量。本次实践项目利用 Hadoop 的分布式计算框架
MapReduce
来分析用户行为数据,计算得出商品点击排行、商品分类占比等统计指标,使得更加熟练掌握
MapReduce
程序的设计。 相关理论知识有,Map 和 Reduce 流程图如下:输入数据(INPUT)首先分割(SPLIT)成若干份,然后每份分别进行 MAP 过程;中间再经过 COMBINE 任务(可选)和 PARTTION 对 MAP 所得的结果进行聚合——把同 key 的结果放到同一组,最后再进行 REDUCE 过程。
2022-12-31 12:22:06
4.19MB
电子商务
大数据
Hadoop
MapReduce
1
Hadoop
mapreduce
实现InvertedIndexer倒排索引
Hadoop
mapreduce
实现InvertedIndexer倒排索引,能用。
2022-12-30 10:34:30
7KB
Hadoop
mapreduce
倒排索引
1
MapReduce
执行流程
MapReduce
的大体流程是这样的,如图所示:由图片可以看到
mapreduce
执行下来主要包含这样几个步骤1.首先对输入数据源进行切片2.master调度worker执行map任务3.worker读取输入源片段4.worker执行map任务,将任务输出保存在本地5.master调度worker执行reduce任务,reduceworker读取map任务的输出文件6.执行reduce任务,将任务输出保存到HDFS若对流程细节进行深究,可以得到这样一张流程图从生命周期的角度来看,
mapreduce
流程大概经历这样几个阶段:初始化、分配、执行、反馈、成功与失败的后续处理每个阶段所做的事情大致如下1
2022-12-20 17:19:00
149KB
MapReduce执行流程
1
数据工程基础课设报告(
MapReduce
+hive)
本报告包含课设目的,开发环境,任务描述,需求分析,设计思路,实现过程,调试过程及运行结果。乘用车辆和商用车辆的销售数量和比例分析、分析山西省2013年每个月的汽车销售数量比例、分析买车的男女比例和男女对车的品牌的选择、HDFS统计每种车型的购买数量、统计不同类型的汽车用途、统计各种车型各个年龄段的不同性别的购买情况、统计各种小麦育种者信息。
2022-12-17 21:23:37
1.02MB
报告
分布式计算
数据工程
1
论文研究-基于
MapReduce
的加权Voronoi图并行算法设计及应用.pdf
针对大规模数据的加权Voronoi图实现的复杂性和计算精度低问题, 采用欧氏距离法, 设计和实现了一种基于
MapReduce
编程模型的并行栅格加权Voronoi图的生成算法, 并将其成功应用于石家庄桥东区超市的推荐服务。该算法计算精度高, 同时可适用于任意点、线、面及复合发生元的加权Voronoi图的计算。实验结果表明, 算法在处理大规模栅格数据时能明显提高栅格Voronoi图的生成速度, 并能为用户推荐综合因素优选的超市。
2022-12-16 16:07:57
962KB
栅格Voronoi图
加权Voronoi图
MapReduce
推荐服务
1
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