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eclipse運行
mapreduce
的插件
使用eclipse不能直接運行
mapreduce
的代碼,安裝此插件可運行mr框架的代碼
2022-06-26 19:42:58
1.19MB
hadoop
eclipse
1
Mapreduce
的基础搭建以及Java API编程
mapreduce
的基础搭建 以及Hadoop 完全分布式的配置
2022-06-23 18:06:02
4.15MB
大数据
hadoop
mapreduce
1
云计算技术实验报告三运行Hadoop
MapReduce
程序
Linux 按照步骤完成命令行方式下Hadoop MR程序的编辑,编译,运行过程。 1)编辑java文件 可以采用任意的文本工具编辑Java代码 2)编译javac (1)设置CLASSPATH (2)编译java文件 (3)打jar包 4)执行 bin/hadoop jar xxx.jar packagename.classname input output
2022-06-22 09:08:11
603KB
云计算
实验报告
云计算技术实验报告七
MapReduce
数据统计
Linux,eclipse 本实验要求通过
MapReduce
程序实现数据统计,具体要求如下: 假设有一份简单的“个人通讯记录”的数据集,格式如下: 被叫号码,通话时间(秒) 13900000001,20 13900000008,126 …… 1)编写一个
MapReduce
程序,统计拨打同一被叫号码的总时长。 2)找出平均通话时间最长的被叫号码。
2022-06-22 09:08:09
572KB
云计算
实验报告
大数据平台构建:
MapReduce
运行原理.pptx
MapReduce
运行原理
MapReduce
运行阶段 1
MapReduce
运行架构 2 目 录 一、
MapReduce
运行阶段
MapReduce
重点会分为四个运行阶段,分别是:Split、Map、Shuffle、Reduce。 什么是
MapReduce
一、
MapReduce
运行阶段 此阶段,每个输入文件被分片输入到map。如一个文件有200M,默认会被分成2片,因为每片的默认最大值和每块的默认值128M相同。 如果输入为大量的小文件,则会造成过多的map数,导致效率下降,可采用压缩输入格式。 Split阶段 一、
MapReduce
运行阶段 执行map任务。map数由分片决定。 Map阶段 Shuffle阶段 将map的输出经过“整理”后给到reduce,也称为“混洗”。分为map端操作和reduce端操作。在map端,map的输出先写入缓存,当每次缓存快满时,由缓存“溢写”至磁盘,每次溢写都先进行“分区”,并对每个分区的数据进行“排序”和“合并”(可选)。一般会产生多个溢写的文件,这些文件会在map端先被“归并”为一个大的磁盘文件,通知reduce任务来领取自己的分区。在red
2022-06-21 12:05:01
499KB
大数据
MapReduce
大数据实验5实验报告:
MapReduce
初级编程实践
林子雨大数据原理与技术第三版实验5实验报告 大数据技术与原理实验报告
MapReduce
初级编程实践 姓名: 实验环境: 操作系统:Linux(建议Ubuntu16.04); Hadoop版本:3.2.2; 实验内容与完成情况: (一)编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件,即文件 A 和文件 B,请编写
MapReduce
程序,对两个文件进行合并, 并剔除其中重复的内容,得到一个新的输出文件 C。下面是输入文件和输出文件的一个样例 供参考。 输入文件 A 的样例如下:
2022-06-20 18:07:49
1.28MB
大数据
mapreduce
Hadoop
词频统计+倒排索引+数据去重+TopN
词频统计+倒排索引+数据去重+TopN
2022-06-19 17:51:40
7KB
mapreduce
词频统计
倒排索引
数据去重
1
云计算课程设计+基于hadoop的词频统计设计
云计算技术课程设计;基于hadoop的词频统计设计;hadoop,
mapreduce
,hdfs
2022-06-19 15:04:40
1.85MB
云计算
hadoop
词频统计
mapreduce
1
使用
MapReduce
高效处理多路联接
使用
MapReduce
高效处理多路联接
2022-06-18 20:10:14
1.75MB
研究论文
1
用
MapReduce
实现KMeans算法
用
MapReduce
实现KMeans算法,数据的读写都是在HDFS上进行的,在伪分布下运行没有问题。文档中有具体说明。
2022-06-18 12:21:31
13KB
MapReduce
KMeans
Java
1
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