【大数据】Hadoop_MapReduce➕实操（附详细代码）_大数据技术原理与应用mapreduce代码实现

作者：人工智能uu | 2024-07-02 19:52:18

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大数据技术原理与应用mapreduce代码实现

目录

前言
一、概述
1. MapReduce定义、优缺点
2. MapReduce核心思想、进程
3. MapReduce编程——WordCount

二、Hadoop序列化
1. 序列化概述
2. 自定义bean对象实现序列化接口（Writable）

三、MapReduce框架原理
1. InputFormat 数据输入
2. TextInputFormat
3. CombineTextInputFormat切片机制
4. MapReduce工作流程
5. Shuffer机制
6. OutputFormat数据输出
7. MapReduce内核源码解析
8. Join多种应用
9. 数据清洗（ETL）

四、Hadoop数据压缩
其他

前言

MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs，一是分布式计算框，就是mapreduce，二者缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程
sftp命令：Windows下登录Hadoop102xftp root@hadoop102，lcd切换Windows路径，cd切换Linux路径，get从Linux下载到Windows，put从Windows上传到Linux

一、概述

1. MapReduce定义、优缺点

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