计算Dear的总数为4，并将(Dear, 4)作为键值对输出，最终结果输出成文件，写入HDFS。缓存的中间键值对会被定期写入本地磁盘，而且被分为R个区，R的大小是由用户定义的，将来每个区会对应一个Reduce作业；这些中间键值对的位置会被通报给Master，Master负责将信息转发给Reduce Worker。
FileInputFormat是所有文件作为数据源的InputFormat的实现类，主要有两个功能：指定输入文件位置和输入文件生成分片的实现代码段。当作业调度器根据自己的调度算法调度到该作业时，作业调度器会创建一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程。
1、mapreduce编程学习实例
定义：MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，其核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。分配好资源后，JobTracker接收提交job请求后就会初始化作业，初始化主要做的是将Job放入一个内部的队列，等待作业调度器对其进行调度。
2、mapreduce编程模型教程
Map任务处理的输入块称为输入分片（Split），每个分片被划分为若干条记录，每条记录就是一个键值对，map函数一个接一个地处理记录。当MapReduce job非常多的时候，会造成很大的内存开销，就增加了JobTracker失败的风险，业界普遍认为该调度模型支持的上限为4000个节点；Hadoop由HDFS分布式存储、MR分布式计算、Yarn资源调度三部分组成。
3、mapreduce编程规范
启动Eclipse，启动以后会弹出如下图所示界面，提示设置工作空间（workspace）。流式计算的输入数据是动态的，而MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化。它将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map` 和...。当资源文件夹创建完毕后，客户端会提交job告知jobTracker我已将所需资源写入hdfs上，接下来请你帮我真正去执行job。
4、mapreduce编程图解
setup：在每个Map任务开始时执行一次的方法，用于进行一些初始化工作，比如打开文件、建立数据库连接等。注意，同一个分区可能存在多个键的键值对，而reduce函数的一次调用的键值是唯一的，所以必须进行排序处理。在HDFS系统中创建文件夹input，并将本地的文件上传到HDFS文件系统的/input目录下。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 80448874@qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。如若转载，请注明出处：http://www.pglvshi.com/dnsjpx/5596.html
