mapreduce初级编程实践 mapreduce编程初级实践实验步骤

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于mapreduce初级编程实践的问题，于是小编就整理了4个相关介绍mapreduce初级编程实践的解答，让我们一起看看吧。

1. map reduce编程的特点？
2. 简述mapreduce的一般编写过程？
3. mapreduce难吗？
4. Hadoop如何快速入门？

map reduce编程的特点？

1、MapReduce 易于编程

它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的机器上运行。也就是说你写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一样的。就是因为这个特点使得MapReduce编程变得非常流行。

2、良好的扩展性

当你的计算***不能得到满足的时候，你可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。

3、高容错性

MapReduce设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的机器上，这就要求它具有很高的容错性。比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全是由hadoop内部完成的。

4、适合PB级以上海量数据的离线处理

可以实现上千台服务器集群并发工作，提供数据处理能力。

简述mapreduce的一般编写过程？

编写 MapReduce 程序通常遵循以下步骤： 定义Map函数，它将输入数据转换为键值对；

定义Reduce函数，它合并相同键的键值对并生成最终输出； 指定输入格式和输出格式，用于读取和写入数据；

设置JobConf，它配置 MapReduce 作业的各种参数，如输入路径、输出路径和 Reducer 个数；

提交Job，它将作业发送到集群并在分布式节点上执行。

mapreduce难吗？

只要想学就不难。

MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。

MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带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。

MapReduce易于编程。它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的pc机器上运行。依旧是说写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一样的。

Hadoop如何快速入门？

Hadoop大概要学习这些内容：

（1）学习Hadoop的基本要求：

a、掌握JavaSE

b、会使用m***en工具

c、会使用IDE（eclipse、IDEA)

d、会使用Linux系统

（2）Hadoop介绍和环境搭建

（3）HDFS底层工作原理、HDFS编程

（4）MapReduce原理、MapReduce实践

（5）YARN原理及实践

简单来说下，我对hadoop的理解。

狭义上说:

Hadoop1.x 版本是 hdfs+mapReduce

Hadoop2.x 版本是 hdfs+yarn+mapReduce

广义上说:

haddop是一个生态。

建议从1.x到2.x，先看架构，了解1.x的架构以及缺点不足，2.x是如何改进的。现在推出的3.x又有什么改进呢?

生态圈，都有什么?每个模块是做什么的?工作中会有什么应用场景?

以上是学习思路，仅供参考，欢迎与我在线交流

到此，以上就是小编对于mapreduce初级编程实践的问题就介绍到这了，希望介绍关于mapreduce初级编程实践的4点解答对大家有用。