大数据MapReduce 编程实战

MapReduce 编程实战

一、大数据的起源
1、举例:(1)商品推荐 问题1:大量订单如何存储?
问题2:大量订单如何计算?
(2)天气预报: 问题1:大量的天气数据如何存储?
问题2:大量的天气数据如何计算?

2、大数据核心的问题:
    (1)数据的存储:分布式文件系统
    (2)数据的计算:分布式计算(MapReduce)

3、MapReduce的计算模型的来源
    (1)根据Google发表一篇论文:MapReduce
    (2)问题:PageRank(网页排名)---> 举例


二、MapReduce的编程模型
Demo 演示:WordCount 单词计数
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /input/data.txt /output/wc1

**三、MapReduce的处理数据流程(非常、非常、非常重要)

四、开发自己的MapReduce程序(Java程序)

五、Yarn调度的过程**

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时间: 2024-08-11 01:36:28

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