文件名称:
HadoopMapReduce原理及实例
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文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-25
详细说明：MapReduce是用于数据处理的一种编程模型，简单但足够强大，专门为并行处理大数据而设计。MapReduce的处理过程分为两个步骤：map和reduce。每个阶段的输入输出都是key-value的形式，key和value的类型可以自行指定。map阶段对切分好的数据进行并行处理，处理结果传输给reduce，由reduce函数完成最后的汇总。例如从大量历史数据中找出往年最高气温，NCDC公开了过去每一年的所有气温等天气数据的检测，每一行记录一条观测记录，格式如下：为了使用MapReduce找出历史上每年的最高温度，我们将行数作为map输入的key，每一行的文本作为map输入的value：上图中粗
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