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    本课程主要讲解 Hadoop 核心之一的 MapReduce 相关概念,并在 Windows 中演示安装 Eclipse 运行 MapReduce 的插件,编写运行词频统计测试。

    1.MapReduce 概述 00:17:28

    本课时主要讲解 MapReduce 相关概念,并在最后分析词频统计的原理。

    2.MapReduce WordCount 编码实战 00:23:39

    本课时主要编写代码完成词频统计,并演示打包的两种方式,运行在 YARN 中。

    3.Windos MapReduce 开发环境搭建 00:15:17

    本课时主要讲解在 Windows 中的 Eclipse 中集成 MapReduce 插件,并分析运行模式。
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Hadoop MapReduce 入门

3课时,56分钟2016-04-19
Wil1
Wil1

极客学院签约布道师

课程背景:
MapReduce 是一个高性能的批处理分布式计算框架,用于对海量数据进行并行分析和处理。与传统数据仓库和分析技术相比,MapReduce 适合处理各种类型的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据量在 TB 和 PB 级别,在这个量级上,传统方法通常已经无法处理数据。MapReduce 将分析任务分为大量的并行 Map 任务和 Reduce 汇总任务两类。

核心内容:
1.MapReduce 原理
2.MapReduce 执行流程
3.MapReduce Wordcount
4.Eclipse MapReduce 插件整合

软件环境:Centos6.4,Hadoop2.7.1

是否提供资料:

课程等级:高级

适合人群:
具有 Linux 基础
  • 技术问答

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