MapReduce单词计数Hadoop平台

我编写了一个使用Java的MapReduce演示，用于统计文档中单词的出现次数。

该项目通过三个 MapReduce 作业演示单词计数、自定义分区和自定义排序的功能。 com.ellis.mr1: 实现类似经典 WordCount 功能，统计输入文本中每个单词的出现次数。 com.ellis.mr2: 展示自定义分区功能，根据特定规则将数据划分到不同 Reduce 节点处理，例如按单词首字母分区。 com.ellis.mr3: 实现自定义排序，例如根据单词出现频率降序排序输出结果。

Hadoop大数据平台的核心技术之一，MapReduce，源于谷歌的分布式计算模型。

通过一个自定义的Storm小程序，阐述了在Storm框架下实现单词计数功能的核心逻辑。案例涵盖了数据源、数据处理和结果输出等关键步骤，为理解Storm的整体工作流程提供了一个实践视角。

本指南提供 11 个 MapReduce 实例，涵盖在 Hadoop 分布式环境中的编程实践。内容详细易懂，适合新手入门学习 MapReduce 开发。

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。

这个项目展示了如何利用Hadoop平台进行单词统计。项目包括了伪分布式架构的搭建，使用HDFS进行数据存储，并结合Java后台的MapReduce框架进行单词的统计和分析。项目详细记录了实验过程、源代码和实验命令，适合新手学习和实践。

深入解析Hadoop核心引擎：MapReduce MapReduce 简介 MapReduce是一种分布式计算模型，专门用于处理大规模数据集。它将计算任务分解成两个阶段：Map 和 Reduce。Map 阶段将输入数据处理成键值对，Reduce 阶段则对相同键的键值对进行汇总计算。 MapReduce 初学者案例解析 以经典的 WordCount 为例，代码展示了如何使用 MapReduce 计算文本中每个单词出现的次数。 MapReduce 优势 易于编程：开发者只需关注业务逻辑，无需处理分布式计算的细节。 可扩展性强：可轻松扩展至数千个节点，处理海量数据。 高容错性：自动处理节点故障，确保任务完成。 MapReduce 执行流程 深入剖析 MapReduce 作业的执行过程，包括输入分片、Map 阶段、Shuffle 阶段、Reduce 阶段和输出。代码示例展示了每个阶段的具体操作。 MapReduce 单元测试 介绍如何使用 MRUnit 进行 MapReduce 单元测试，确保代码质量。 高可用性 (HA) 架构与配置 探讨 Hadoop 高可用性架构的原理和配置方法，保障集群稳定运行。 推荐学习资料 《Hadoop 权威指南》 《MapReduce 设计模式》

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