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大数据Mapreduce编程实现文件合并和去重操作 大数据处理技术中的MapReduce编程是处理大量数据的一种常用方法。本实验报告将介绍如何使用MapReduce编程实现文件合并和去重操作，并对输入文件进行排序和数据挖掘。 文件合并和去重操作 文件合并和去重操作是指将两个输入文件合并成一个新的输出文件，并剔除其中重复的内容。使用MapReduce编程可以实现该操作。 MapReduce编程的基本步骤包括： 1. Map阶段：将输入文件分成小块，处理每个小块，并将处理结果输出到中间文件中。 2. Reduce阶段：将中间文件中的结果进行合并和去重，输出最终结果。 在本实验中，我们使用MapReduce编程实现文件合并和去重操作。我们将输入文件A和文件B合并成一个新的输出文件C。然后，我们使用MapReduce编程将文件C中的重复内容剔除，得到最终的输出文件。 文件排序操作 文件排序操作是指将多个输入文件中的整数进行升序排序，并输出到一个新的文件中。使用MapReduce编程可以实现该操作。 在本实验中，我们使用MapReduce编程实现文件排序操作。我们读取所有输入文件中的整数，并将其存储在中间文件中。然后，我们使用MapReduce编程将中间文件中的整数进行升序排序，并输出到最终的输出文件中。 信息挖掘操作 信息挖掘操作是指从输入文件中挖掘出有用的信息。在本实验中，我们使用MapReduce编程实现对child-parent表格的信息挖掘，挖掘出祖孙辈关系。 在本实验中，我们使用MapReduce编程实现信息挖掘操作。我们读取输入文件中的child-parent关系，并将其存储在中间文件中。然后，我们使用MapReduce编程将中间文件中的关系进行处理，输出最终的祖孙辈关系表格。 实验中出现的问题和解决方法 在实验中，我们遇到了两个问题： 1. hdfs的output目录已经存在，删除即可。 2. yarn包的使用问题。 我们通过引入hdfs包和yarn包来解决这两个问题。 本实验报告介绍了如何使用MapReduce编程实现文件合并和去重操作、文件排序操作和信息挖掘操作。同时，我们也解决了实验中出现的两个问题。