mapreduce编程实验报告,mapreduce编程初级实践实验报告

如何在Hadoop上编写MapReduce程序

下图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。

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。

在这个实例中，我将会向大家介绍如何使用Python 为 Hadoop编写一个简单的MapReduce程序。尽管Hadoop 框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C++、Python等语言来实现Hadoop程序。

mapreduce程序是用java写的，写好传到linux系统里，使用hadoop相关命令运行就行了。

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。

go语言可以开发mapreduce应用程序吗?

1、Go语言主要用作服务器端开发。其定位是用来开发“大型软件”的，适合于需要很多程序员一起开发，并且开发周期较长的大型软件和支持云计算的网络服务。

2、Go语言主要用作服务器端开发，其定位是用来开发“大型软件”的，适合于很多程序员一起开发大型软件，并且开发周期长，支持云计算的网络服务。

3、根据Go趋势报告显示，全球范围内有 110 万专业开发者选择Go作为其主要开发语言。

4、Go语言由Google公司开发，并于2009年开源，相比Java/Python/C等语言，Go尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率肩比Python，被誉为“21世纪的C语言”。Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。

5、Go 语言开源项目只是通过 Go 语言与传统项目进行C语言库绑定实现，例如 Qt、Sqlite 等。后期的很多项目都使用 Go 语言进行重新原生实现，这个过程相对于其他语言要简单一些，这也促成了大量使用 Go 语言原生开发项目的出现。

6、总体而言，优化Go程序的性能非常重要，因为它可以帮助确保程序的运行顺畅、高效和可扩展，并提供良好的用户体验。

与JAVA类型相比较,MapReduce中定义的数据类型有哪些特点?

更好的类型推测机制：Java 8在类型推测方面有了很大的提高，这就使代码更整洁，不需要太多的强制类型转换了。

抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。

它是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会所开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序

1、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。

2、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。

3、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。

4、如果第三方配置文件比较大，则需要在MapReduce中实现join来做。关于 DistributeCache的用法，请搜索“mapreduce DistributeCache”。关于在MapReduce中实现两个文件的join，请搜索mapreduce实现join。我只能说到这了。

5、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Jobtracker，由Jobtracker进行任务的分配和监控。

6、使用mrjob的一个重要优点就是，它不需要安装Hadoop。 开发人员可以在一台单一设备上使用Python、mrjob以及其他来编写、测试和调试弹性MapReduce程序。

处理一个mapreduce作业主要包括哪几个过程

输入分片：在进行Map计算之前，MapReduce会根据输入文件计算输入分片，每个输入分片对应一个Map任务，输入分片存储的并非数据本身。如果输入文件较大，可以进行输入分片调整，例如合并小文件，以优化计算效率。

mapreduce工作流程如下：输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身。

首先从HDFS中读取数据，并对它做分片操作（split） （2） 每个小分片单独启动一个map任务来处理此分片的数据。

逻辑处理接口：映射器用户根据业务需求实现三种方法：map（） setup（） cleanup（）。（3）划分器划分HashPartitioner有一个默认实现，逻辑是根据key和numReduces的哈希值返回一个分区号；key.hashCode（）&Integer。

reduce阶段：就是将中间结果通过reduce函数处理得到最后的结果。 以wordcount为例，在map阶段，map函数在每个单词后面加上一个1；在reduce阶段，reduce函数将相同单词后面的1都加起来。

每个Reducer任务是一个java进程。Reducer任务接收Mapper任务的输出，归约处理后写入到HDFS中，可以分为如下图所示的几个阶段。shuffle阶段是指从Map结束到Reduce开始之间的过程 。从下这张图中可以了解shuffle所处的位置。