Hadoop源代码分析(mapreduce.lib.partitionreduceoutput)

概念 MapReduce是hadoop分布式计算框架。 MapReduce意味着在计算过程中实际分为两大步,Map过程和Reduce过程。 下面以一个统计单词次数简单案例为例: 数据源 Map类 im

序列化/反序列化机制 当自定义一个类之后,如果想要产生的对象在hadoop中进行传输,那么需要 这个类实现Writable的接口进行序列化/反序列化 案例:统计每个人产生的总流量 数据源 自定义类序列

前四节提供了几个小案例 下面详细介绍MapReduce中Map任务Reduce任务以及MapReduce的执行流程。 Map任务: 读取输入文件内容,解析成key,value对。对输入文件的每一行,解

Combiner 就相当于map后多reduce几次。 排序 如果想将mapreduce结果排序,需将排序对象作为键值。 案例:将利润求和后按照顺序排序 数据源 profit.txt 编号 | 姓名

分区Partitioner 分区操作是shuffle操作中的一个重要过程,作用就是将map的结果按照规则分发到不同reduce中进行处理,从而按照分区得到多个输出结果。 Partitioner是par

一、Hadoop基础1、分布式概念2、Hadoop特性3、Hadoop四大核心模块介绍4、Hadoop HDFS构架解析5、YARN构架解析二、HDFS1、文件系统2、初始化与启动3、编程API三、Y

PageRank是一种衡量网页重要性的算法，最初由谷歌公司发明，用于提高搜索引擎的搜索结果质量。MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于处理和生成大规模数据集。在Hadoo

Hadoop实战源代码，通过源码可以更好地了解hadoop框架以及mapreduce编程方面的知识，快速上手

Hadoop: The Definitive Guide, Third edition 一书的随书 源代码。

hadoop代码，可以帮助自己提高代码质量。