本文以在中移软件研发中心工作期间参与的大数据项目为背景，着重研究Hadoop相关系统的设计思想和基本框架，并设计和实现一个自动化、可扩展、可监控、可管理的应用于大规模Hadoop集群的部署管理系统，本文主要研究内容包含几个部分： 1.说明项目背景，分析项目的研究意义和应用前景。 2.研究Hadoop相关系统发展概况，说明现有的Hadoop集群部署管理技术，并对比分析它们的优缺点，为技术的选择和系统的设计提供依据。 3.深入分析Hadoop及其相关系统的设计思想和基本框架。重点研究 HDFS、MapReduce、HBase和Hive系统的核心算法和实现原理，分析它们运行的守护进程各自的职责和相互间协同工作模式，作为项目设计的理论基础。 4.深入研究项目所使用的技术。重点分析自动化配置和部署工具Puppet 的基本框架、运行机制和语法机制，为项目的设计和实现提供技术支持。 项目的分析、设计和实现。先对项目进行需求分析，分析大规模集群在硬件配置、操作系统、网络环境之间的异构性，分析Hadoop相关系统的服务、配置文件以及软件包之间的依赖关系。然后根据需求分析结果，对整个系统体系结构进行设计，

一个简单的MapReduce程序。Hadoop2.2.0上实测可用。

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

mapreduce的基础搭建 以及Hadoop 完全分布式的配置

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

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。

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

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：

词频统计+倒排索引+数据去重+TopN

云计算技术课程设计；基于hadoop的词频统计设计；hadoop,mapreduce,hdfs