Hadoop MapReduce 编程实战

深入浅出MapReduce 本指南带您探索Hadoop生态系统的基石——MapReduce。从并行计算的基本原理到实际应用场景，我们将逐步揭开MapReduce的神秘面纱。 核心概念解析 MapReduce编程模型 数据分片与任务调度 Shuffle与排序机制 容错处理 实战案例 通过典型案例分析，例如词频统计、数据去重等，演示如何利用MapReduce解决实际问题，并提供代码示例和优化技巧。 进阶学习 MapReduce性能调优 与其他Hadoop组件集成 高级MapReduce API

通过资源中的 MapReduce 练习题，深入理解并掌握 MapReduce 核心概念及应用。

在大数据处理领域，Hadoop是一个不可或缺的开源框架，提供了分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce）的能力。本教程将详细介绍如何使用Java编程语言操作Hadoop的MapReduce来计算整数序列中的最大值和最小值，这对于数据分析和处理任务非常实用。MapReduce是一种并行计算模型，通过Map阶段和Reduce阶段处理数据，最终输出结果。我们将创建一个简单的MapReduce程序，读取包含整数的文件，并在Reduce阶段找出最大值和最小值。需要确保环境已安装Hadoop，并配置了相关环境变量，引入了必要的jar包。编写Mapper类处理输入数据，将每行整数映射为键值对；Reducer类负责聚合键值对，找出整数序列中的最大值和最小值。编写驱动程序设置输入输出路径，创建Job对象并提交给Hadoop集群执行。运行程序后，验证结果是否正确输出到指定路径。

《MapReduce2.0源码分析与编程实战》系统介绍了新一代MapReduce2.0的理论体系、架构和程序设计方法，全书分为10章，详述了HDFS存储系统、Hadoop文件I/O系统、MapReduce2.0框架结构和源码分析、配置与测试、运行流程、高级程序设计以及相关特性。书末部分涵盖了数据挖掘初步知识和不同应用类型的MapReduce2.0编程实战，强调理论实践结合，帮助读者掌握MapReduce2.0核心知识，培养解决大数据处理问题的能力。适合程序设计人员学习MapReduce2.0源码、程序设计、数据挖掘及机器学习等内容，也适用于高等院校相关专业教学。

将用于Windows环境下运行Hadoop的工具执行文件winutils.exe复制到{$HADOOP_HOME}bin目录下。 2. 将Hadoop在Windows系统中所需的核心文件hadoop.dll复制到C:WindowsSystem32目录下。 3. 将hadoop-eclipse-plugin-2.8.5.jar安装到Eclipse插件文件夹（如：E:cxjeclipseplugins）。 4. 启动Eclipse，并确认插件是否正常运行（通过检查是否显示DFS Locations确认插件是否成功）。 如果插件未成功加载，可以通过打开Window Perspective -> Open Perspective -> Other -> Map/Reduce来重新配置。 5. 参考MapReduce编程，配置MR任务并导入相关jar包。 6. 在项目中确保添加了user library以确保程序正常运行。

深入探讨如何使用Hadoop MapReduce编程模型计算网页之间的PageRank值。PageRank是评估网页重要性的核心算法，利用网页间的链接关系进行评估。在Hadoop环境下，利用分布式计算处理大规模网页数据集是可能的。文章解释了Map阶段和Reduce阶段的设计与功能，包括如何分配初始PageRank值和迭代计算过程。为确保算法的收敛，文章讨论了逃逸概率和迭代次数的设定。

一、Hadoop基础概念与特性介绍，包括分布式架构、HDFS文件系统和YARN资源管理。二、详解HDFS初始化与编程API，探讨YARN的内存和CPU资源管理。三、深入分析MapReduce编程模型及其优化策略，介绍基于Zookeeper的高可用性解决方案。四、探索经典的MapReduce案例，展示其在大数据处理中的应用。

使用MapReduce技术进行单词计数的Hadoop源码，能够高效处理多个文本数据集，最终输出每个单词的出现频率。可以通过自定义操作扩展功能，如优化Map阶段的数据采集、Combiner阶段的数据合并以及Reduce阶段的排序操作。每个阶段均会详细记录数据处理情况：Map阶段记录每次读取和切割后的单词内容；Combiner阶段输出单个分片内的单词统计结果；Reduce阶段展示出现频率最高的前10个单词。

在大数据开发中，MapReduce核心组件如Combiner、InputSplits、Mapper、Partitioner、Shuffle和Sort、InputFormat、Reducer以及RecordReader起着至关重要的作用。本课程通过59张PPT详细解析了这些关键组件的功能和优化技巧，包括自定义InputFormat、InputSplits和RecordReader，以及多文件输出的实现。学员将深入理解这些组件如何协同工作，提高大数据处理的效率和性能。