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mapreduce例子 评分

mapreduce example

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yaranaika 很好,可以用
2014-07-07
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hadoop mapreduce 例子项目,运行了单机wordcount

myeclipse +maven 搭建的hadoop mapreduce 例子项目,运行了单机wordcount

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MapReduce WordCount例子

介绍如何在Intellij Idea中通过创建maven工程配置MapReduce的编程环境,WordCount代码。

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hadoop 框架下 mapreduce源码例子 wordcount

hadoop 框架下 mapreduce源码例子 wordcount ,eclipse下,hadoop 2.2 可以运行

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大数据mapreduce案例

大数据mapreduce案例介绍,包括代码解释,详解MRS工作流程

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MapReduce实例

使用MapReduce读取hbase数据库中千万级别的数据,处理数据并统计,将统计后的结果存入mysql

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hadoop+hive+mapreduce的java例子

基于hadoop的Hive数据仓库JavaAPI简单调用的实例,关于Hive的简介在此不赘述。hive提供了三种用户接口:CLI,JDBC/ODBC和 WebUI CLI,即Shell命令行 JDBC/ODBC 是 Hive 的Java,与使用传统数据库JDBC的方式类似 WebGUI是通过浏览器访问 Hive 本文主要介绍的就是第二种用户接口,直接进入正题。 1、Hive 安装: 1)hive的安装请参考网上的相关文章,测试时只在hadoop一个节点上安装hive即可。 2)测试数据data文件'\t'分隔: 1 zhangs

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MapReduce的两个简单例子

对应的博客地址:http://blog.csdn.net/huhui_cs/article/details/9907951

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hdfs的api操作、mapreduce以及重写patitioner的例子

hdfs的api操作、mapreduce以及重写patitioner的例子,eclipse项目格式,导入就可以了

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hadoop文档, hdfs mapreduce,环境搭建,例子介绍等

学习hadoop的比较全的中文资料。文中几乎综合了所有入门用户需要的内容,包括hadoop项目的单机,为分布式,分布式的搭建和环境配置,以及具体的hdfs的内部结构等。

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MapReduce架构

MapReduce 是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一个 Map 函数处理一个基于 key/value pair 的数据集合, 输出中间的基于 key/value pair 的数据集合;然后再创建一个 Reduce 函数用来 合并所有的具有相同中间 key 值的中间 value 值。现实世界中有很多满足上述处理模型的例子, 本论文将详细描述这个模型。

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MapReduce简单程序示例

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MapReduce开发案例

我的第一个MapReduce程序,对基础代码进行了,些许的优化,如果是才开始学的可以参考一下,老手emmm,帮忙看错,嘻嘻(最后要加上fs.close(); 作者打包的时候忘了加了)

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Hadoop之MapReduce编程实例完整源码

一个自己写的Hadoop MapReduce实例源码,网上看到不少网友在学习MapReduce编程,但是除了wordcount范例外实例比较少,故上传自己的一个。包含完整实例源码,编译配置文件,测试数据,可执行jar文件,执行脚本及操作步骤。学习完此例子后,你能掌握MapReduce基础编程,及如何编译Java文件,打包jar文件,编写shell执行脚本等。后续学习还可以参看本人的CSDN博客,如有问题也可以在线为你解答,不过本人也学习Hadoop不足一年,现学现卖而已,也可能力不能及,有些难的也很有可能不懂。希望能够帮助到学习MapReduce的朋友,另外稍微意思下,收取辛苦分1分啊,如果没

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hadoop mapreduce

这个小例子用于求2008-2015年双色球普通号码出现的次数

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hadoop1.1.2操作例子 包括hbase hive mapreduce相应的jar包

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mogodb mapreduce方法

一个简单的Mongodb mapreduce的例子

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mongodb mapreduce 实例

mongodb mapreduce 实例,该例子主要用来做订单统计的。具体问题请到博客提问。

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Hadoop MapReduce入门

本文作为Hadoop MapReduce的入门篇,首先对MapReduce原理进行简单介绍,然后以一个简单的例子说明如何编写一个简单的MapReuce程序。

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MapReduce 中文版论文

MapReduce是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一个Map函数处理一个基于 key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合;然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值。现实世界中有很多满足上述处理模型的例子,本论文将详细描述这个模型。

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hadoop MapReduce编程教程

简单说来,一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表(例如,一个测试成绩的列表)的每一个元素进行指定的操作(比如,有人发现所有学生的成绩都被高估了一分,他可以定义一个“减一”的映射函数,用来修正这个错误。)。事实上,每个元素都是被独立操作的,而原始列表没有被更改,因为这里创建了一个新的列表来保存新的答案。这就是说,Map操作是可以高度并行的,这对高性能要求的应用以及并行计算领域的需求非常有用。 而化简操作指的是对一个列表的元素进行适当的合并(继续看前面的例子,如果有人想知道班级的平均分该怎么做?他可以定义一个化简函数,通过让列表中的奇数(odd)或偶数(even)元素跟自己的相邻的元素

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