Java MapReduce是基于Java的大数据处理框架,实现了MapReduce编程模型,支持并行运行分布式算法。它由Map任务和Reduce任务组成,Map任务处理输入数据生成中间键值对,Reduce任务负责汇总和归并操作。Map函数定义用户逻辑,将输入键值对转换为中间键值对,经过Shuffle阶段整理后,Reduce函数合并键的值列表生成最终输出。Java MapReduce程序在集群环境中执行,支持高效数据处理。
Java MapReduce学习笔记实战详解-基础入门指南
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MapReduce 的基础实战内容,讲得还挺明白的。你要是刚接触大数据,或者正准备搞点 Hadoop 的项目,这资源挺合适的。里面有基本的概念、流程,还有点实操的味道,读完不至于一脸懵。
Hadoop 的 MapReduce框架,核心就是把大任务拆小、再合并结果。听起来像分组开会再集体总结吧?嗯,就是这个意思。代码部分还好,不难,一般 Java 就能上。
推荐几个相关的资料,一起搭着看更有感觉:大数据:Hadoop MapReduce 基础和算法设计,理论+算法,讲得清楚;MapReduce 实战,偏实战派,适合动手党;电影网站用户性别预测这个也蛮有意思,适合做个课程小项目。
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比如,插入数据时,你可以选择插入部分字段,像这样:
INSERT INTO student (name, age, sex) VALUES ('zhang', 20, '');,或直接插入所有字段,不必担心遗漏。
,笔记里还提醒了,执行删除数据操
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