案例分析：MapReduce单词计数原理流程

大数据张老师 2023-01-13 00:15:32

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一、实验目的（1）熟悉Hadoop开发包（2）编写MepReduce程序（3）调试和运行MepReduce程序（4）完成上课老师演示的内容二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 二、实验内容 1.单词计数实验(wordcount) （1）输入start-all.sh启动hadoop相应进程和相关的端口号（2）打开网站localhost:8088和localhost:50070，查看MapReduce任务启动情况（3）写wordcount代码并把代码生成jar包（4）运行命令（1）：把linus下的文件放到hdfs上（2）：运行MapReduce （5）：查看运行结果（6）网页上查看MapReduce任务 2.矩阵相乘实验(matrix) （1）写matrix代码并把代码生成jar包（2）运行命令（1）：把linus下的文件放到hdfs上（2）：运行MapReduce （3）：查看运行结果 3.网页排名实验(pagerank) （1）：写pagerank代码并把代码生成jar包

Hadoop简单应用案例，包括MapReduce、单词统计、HDFS基本操作、web日志分析、Zookeeper基本使用、Hive简单操作等

内容概要：本文详细介绍了MapReduce的基本原理、实现步骤及Python代码实践，涵盖从基本概念到具体实现的各个环节。主要内容包括MapReduce的核心思想和工作流程，通过具体的单词计数案例演示了Map和Reduce阶段的操作。同时，还介绍了MapReduce的核心组件和应用场景，分析了它的优势和不足。适合人群：具有基本编程知识的大数据初学者，希望深入了解和实践MapReduce的人群。使用场景及目标：① 学习MapReduce的基本原理和工作流程；② 掌握如何用Python实现单词计数的MapReduce程序；③ 了解MapReduce在日志分析、文本处理、机器学习等领域的实际应用；④ 评估MapReduce在不同场景中的适用性和局限性。阅读建议：结合实际案例和Python代码进行动手实践，有助于更好地理解和掌握MapReduce的技术细节和实际操作。

斯坦福大学的MapReduce算法介绍PPT

MapReduce（MapReduce 介绍、编程规范、运行模式、WordCount统计单词个数案例，MapReduce 分区，MapReduce 中的计数器）详解

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