mapreduce编程教程日志文件（mapreduce使用）

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概念Map（映射）和Reduce（化简），和他们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。他极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念Map（映射）和Reduce（归约），是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

（图片来源网络，侵删）

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念Map（映射）和Reduce（归约），和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的处理和分析。MapReduce是Hadoop框架的核心组件之一，它是一种分布式计算模型，特别适合处理大规模数据集。MapReduce的名称来源于它的两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。

主要思想：Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，其核心思想是将大规模数据处理任务分解为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。详细解释 Map阶段在Map阶段，输入数据被分割成若干小块（splits），然后由一个Map函数处理。

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MapReduce借助于函数式程序设计语言Lisp的设计思想，提供了一种简便的并行程序设计方法，用Map和Reduce两个函数编程实现基本的并行计算任务，提供了抽象的操作和并行编程接口，以简单方便地完成大规模数据的编程和计算处理。

我们将编写一个简单的 MapReduce 程序，使用的是C-Python，而不是Jython编写后打包成jar包的程序。我们的这个例子将模仿 WordCount 并使用Python来实现，例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。

首先我们在Map程序中会接受到这批文档每一行的数据，然后我们编写的Map程序把这一行按空格切开成一个数组。并对这个数组遍历按1用标准的输出输出来，代表这个单词出现了一次。在Reduce中我们来统计单词的出现频率。

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用户配置并将一个Hadoop作业提到Hadoop框架中，Hadoop框架会把这个作业分解成一系列map tasks 和reduce tasks。Hadoop框架负责task分发和执行，结果收集和作业进度监控。

搭建 Python 环境在 Hadoop 上的步骤如下：安装 Hadoop：在你的计算机上安装 Hadoop。安装 Python：请确保你的计算机上已经安装了 Python。配置 Hadoop 环境：编辑 Hadoop 的配置文件，以确保 Hadoop 可以与 Python 配合使用。

JobClient：运行于client node，负责将MapReduce程序打成Jar包存储到HDFS，并把Jar包的路径提交到Jo***racker，由Jo***racker进行任务的分配和监控。

一个Task 获取到一个slot 后才有机会运行，而Hadoop调度器的作用就是将各个TaskTracker上的空闲slot分配给Task使用。slot 分为Map slot和Reduce slot两种，分别供MapTask 和Reduce Task 使用，且两种slot不能互相使用。

详细给出了用户编写MapRedue作业时需要进行那些工作以及Hadoop框架自动完成的工作：在编写MapReduce程序时，用户分别通过InputFormat和OutputFormat指定输入和输出格式，并定义Mapper和Reducer指定map阶段和reduce阶段的要做的工作。

mapreduce程序是用java写的，写好传到linux系统里，使用hadoop相关[_a***_]运行就行了。

在Hadoop上执行Java程序的命令如下所示：[hadoop@localhost]$ hadoop jar my-mapreduce.jar my-mapreduce.jar是我们进行日志处理的MapReduce程序。

发现百度云平台，可以在线执行hadoop MapReduce程序，很欣喜，摸索了一下，可以使用。大概想这才叫做云计算啊，我把计算任务给你，你把计算结果还给我。首先要有百度账号。从平台入口进入：。

1、关于hadoop mapreduce描述正确的是Hadoop Map Reduce是一种分布式计算模型、主要思想是分而治之、适用于批处理任务。

2、MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念Map（映射）和Reduce（归约），和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

3、MapReduce的设计思想源自Google的论文，简化了分布式计算的编程模型，使得开发者能够更方便地编写并行计算任务。HDFS：HDFS是Hadoop分布式文件系统的缩写，是Hadoop框架中用于存储数据的底层文件系统。

4、MapReduce借鉴了函数式程序设计语言Lisp中的思想，定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口，由用户去编程实现：map：（k1；v1）[（k2；v2）]输入：键值对（k1；v1）表示的数据。

5、MapReduce是一个计算框架，MapReduce的核心思想是把计算任务分配给集群内的服务器里执行。

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