1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。4）MapReduce编程

JStorm是一个类似于Hadoop MapReduce的系统，用户按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务交给JStorm系统，JStorm将这个任务跑起来，并按7*24小时运行。如果中间一个worker发生了意外故障，调度器立即分配一个新的worke

利用TreeSet排序,该方式利用小顶堆和集合重复原理的方式 , 每过来一个数据 , 跟堆顶数据进行比较 , 如果比最小的大 , 则将过来的数据替换堆顶元素 , 否则直接跳过数据 . 以此对数据进行排序 .public static class MapTa

DAG计算——多个作业存在依赖关系，后一个的输入是前一个的输出，构成有向无环图DAG；Map、Reduce阶段的中间环节，负责执行Partition（分区）、Sort（排序）、Spill（溢写）、Merge（合并）、抓取等工作。Partition编号 =

张三 684 李四 312 王五 721 赵六 548 田七 470 王八 668 陈九 340. public class MaxScoreMapper extends Mapper<LongWritable, Text,

Apache MapReduce 是一个用于分析大量数据的软件框架。MapReduce 本身超出了本文档的范围。MapReduce 版本2现在是 YARN 的一部分。本章讨论在 HBase 中对数据使用 MapReduce 时需要采取的具体配置步骤。另外，

2-MapReduce的构思和框架结构。5-MapReduce案例-wordcount-准备工作

1.环境搭建起来 伪分布式2.MapReduce是基于HDFS之上的 MapReduce计算的内容应该是HDFS上的文件/文件夹3.计算=>统计=>Mapper阶段=>Reduce阶段　　MapReduce的编程模型4.Mapper

问题给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中？方案1：用位图/Bitmap的方法，申请512M的内存，一个bit位代表一个unsigned int值。读入40亿个数，设置相应的b

MapReduce基于yarn组件，想要做MapReduce就必须先开启hdfs和yarn。将common、hdfs、yarn、MapReduce文件夹下的所有jar包及其依赖包导入到项目中。Mapper阶段：Map必须得继承Mapper类，并且重写map

-1 : 1; //返回值为-1，则排在前面。return "" + up_flow + "\t" + down_flow + "\t"+ sum_flow;public class Res

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想。　　首先2T的文件，你放在单机上可能存不下来，如果再他多一点呢？比如几千个文件，几十个

HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算，特点是：高可靠性，高扩展性，高效性，高容错性。

通过实现MapReduce计算结果保存到MySql数据库过程，掌握多种方式保存计算结果的技术，加深了对MapReduce的理解；创建maven项目，项目名称hdfs，这里不再说明。红色部分为增加内容：

18、《sqoop的使用之导入到hive和mysql》。21、《Hive中利用日志数据学习分析思路》

MapReduce中，根据key进行分区、排序、分组MapReduce会按照基本类型对应的key进行排序，如int类型的IntWritable，long类型的LongWritable,Text类型，默认升序排序为什么要自定义排序规则？现有需求，需要自定义k

增加查询条件会使count查询变慢。initial：每一组reduce函数调用时作为第二个参数传递给reduce函数的初始文档，每一组的所有成员都会使用这个累加器，所以改变会被保留住。group和MapReduce对比示例：查询相同年龄人的名字。

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就

清空数据hadoop jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.6.4.jar -cleanhadoop fs -ls /benchmarks/. 写性能测试hadoop jar hadoop-mapreduce-c