1.如果一个javaBean想要作为MapReduce的key或者value，就一定要实现序列化，因为在Map到Reduce阶段的时候，只能是传输二进制数据，不可能将字符流直接进行RPC传输，只要一个javabean实现了序列化和反序列化，就可以做为key或者value最简单的序列化和反序列化就是实现Writable接...

（最好以下面的两个示例来理解原理）Map-reduce的思想就是“分而治之”MapMapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”执行“简单的任务”有几个含义：1数据或计算规模相对于原任务要大大缩小；2就近计算，即会被分配到存放了所需数据的节点进行计算；3这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系一...

arr.reduce(function(prev,cur,index,arr){...},init);arr表示原数组；prev表示上一次调用回调时的返回值，或者初始值init;cur表示当前正在处理的数组元素；index表示当前正在处理的数组元素的索引，若提供init值，则索引为0，否则索引为1；init表示初始值。...

　　这学期刚好开了一门大数据的课，就是完完全全简简单单的介绍的那种，然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了。看了官网的教程【吐槽一下，果然英语还是很重要！】，嗯啊，一知半解地搭建了本地和伪分布式的，然后是在没弄懂，求助了Google，搞来了一台机子，嗯，搭了个分布式的。其实是作业要求啦，觉得自己平时用单机的完全够...

一、需求 自定义输入格式完成统计任务输出多个文件输入数据：5个网站的每天电视剧的播放量收藏数评论数踩数赞数输出数据：按网站类别统计每个电视剧的每个指标的总量任务目标：自定义输入格式完成统计任务输出多个文件二、数据部分数据这里写图片描述三、思路第一步：定义一个电视剧热度数据的bean。第二步：定义一个读取热度数...

对于实现数组求和，我们常用的思路是通过for、while，对数组进行迭代，依次将他们的值加起来，下面列举常用的两种方法第一种：vararr=[1,2,3,4,5,6];Array.prototype.sum=function(){varsumResult=0;for(vari=0;i<this.length;i+...

说说reduce吧,很喜欢这个函数，节省了不少代码量，而且有一些声明式的雏形了，一些常见的工具函数，flatten，deepCopy，mergeDeep等用reduce实现的很优雅简洁。reduce也称为fold，本质上就是一个折叠数组的过程，把数组中的多个值经过运算变成一个值，每次运算都会有一个函数处理，这个函数就是...

reduce()方法对数组中的每一个元素执行一个reducer函数(由你提供)，从而得到一个单一的输出值。reduce()方法将一个数组中的所有元素还原成一个单一的输出值，输出值可以是数字、对象或字符串。reduce()方法有两个参数，第一个是回调函数，第二个是初始值。 回调函数在数组的每个元素上执行。回调函...

一、mapjoin1.Mapper类packagecom.css.mapjoin;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStreamReader;im...

一、自定义InputFormat需求：将多个小文件合并为SequenceFile（存储了多个小文件）存储格式：文件路径+文件的内容c:/a.txtIloveBeijingc:/b.txtIloveChinainputFormat(自定义加上路径)1.Mapper类packagecom.css.inputformat;i...

需求：订单数据求出每个订单中最贵的商品？订单id正序，成交金额倒序。结果文件三个，每个结果文件只要一条数据。1.Mapper类packagecom.css.order.mr;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importo...

一、排序排序：需求：根据用户每月使用的流量按照使用的流量多少排序接口-->WritableCompareable排序操作在hadoop中属于默认的行为。默认按照字典殊勋排序。排序的分类：1）部分排序2）全排序3）辅助排序4）二次排序Combiner合并父类Reducer局部汇总，减少网络传输量，进而优化程序。注意...

一、小文件优化1.Mapper类packagecom.css.combine;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache...

一、MapReduce编程规范一、MapReduce编程规范用户编写mr程序主要分为三个部分：Mapper,Reducer,Driver1.Mapper阶段（1）用户自定义Mapper类要继承父类Mapper（2）Mapper的输入数据的kv对形式（kv类型可以自定义）（3）Mapper的map方法的重写（加入业务逻辑...

1.MapReduce的核心编程思想2.yarn集群工作机制3.maptask并行度与决定机制4.maptask工作机制 5.MapReduce整体流程6.shuffle机制7.yarn架构 ...