mapreduce初级编程实践（mapreduce初级编程实践实验出现的问题及解决方法）

今天给各位分享MapReduce初级编程实践的知识，其中也会对mapreduce初级编程实践实验出现的问题及解决方法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、用python实现mapreduce的编程的好处
• 2、go语言可以开发mapreduce应用程序吗?
• 3、MapReduce是什么?有什么作用?
• 4、mapreduce工作原理
• 5、如何在Hadoop上编写MapReduce程序

用Python实现mapreduce的编程的好处

1、对于hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。自动化运维 Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。

2、它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

3、以上只是简单的函数式编程的概念，我们 只需简单了解即可。 在Python中， 函数式编程主要由几个函 数的使用构成：lambda() ， map() ， reduce() ， filter() 等。 lambda函数 lambda函数， 又成为匿名函数。

4、对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。化运维Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。

5、MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念Map（映射）和Reduce（归约），是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

6、测试运维：用python实现的测试工具及过程，包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试，自动化性能测试的执行、监控和分析，常用selenium appium等框架。

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。

2、后端开发：Go语言在后端开发方面非常流行。其高效的并发模型和出色的性能使它成为构建高性能的Web应用程序和微服务的理想选择。Go语言的标准库提供了丰富的网络和并发编程原语，使开发者能够轻松构建可扩展的后端系统。

3、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。

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。

MapReduce是什么?有什么作用?

1、(1)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，一部是分布式计算框，就是mapreduce，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。

2、MapReduce是用来做大规模并行数据处理的数据模型。方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

3、从全局上来看，MapReduce就是一个分布式的GroupBy的过程。 从上图可以看到，Global Shuffle左边，两台机器执行的是Map。Global Shuffle右边，两台机器执行的是Reduce。 Hadoop会将输入数据划分成等长的数据块，成为数据分片。

4、一个Task 获取到一个slot 后才有机会运行，而Hadoop调度器的作用就是将各个TaskTracker上的空闲slot分配给Task使用。slot 分为Map slot和Reduce slot两种，分别供MapTask 和Reduce Task 使用，且两种slot不能互相使用。

5、mapreduce的作用：并行处理：MapReduce可以将大规模数据集拆分成多个小数据块，并在多个计算节点上并行处理。这使得在大量计算资源和数据存储的分布式系统中，可以同时处理多个数据块，从而显著提高处理速度。

mapreduce工作原理

1、分为2个步骤，map和reduce，map专门负责对每个数据独立地同时地打标签，框架会对相同标签的数据分成一组，reduce对分好的那些组数据做累计计算。

2、当mapreduce任务提交后，reduce task就不断通过RPC从JobTracker那里获取map task是否完成的信息，如果获知某台TaskTracker上的map task执行完成，Shuffle的后半段过程就开始启动。

3、sqoop的原理比较简单，就是根据用户指定的[_a��_]或者字段参数，从数据库中读取数据导入到hive或者hdfs中。也支持基于数据库导出工具导出，不过受限于数据库的版本。在导出的过程中，sqoop会自动切分mapreduce任务。

4、需要指出的是，MapReduce的概念仍然有用。只不过现在有了一个更强大的实现，并利用函数式语言，更好地匹配其功能性。

如何在Hadoop上编写MapReduce程序

方法一：将自己的编译软件与hadoop相连（我用的是MyEclipse去链接hadoop），直接运行程序。MyEclipse连接hadoop的教程待会我会在文章结尾处给出一个链接供大家参考。

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。

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。

在编写MapReduce程序时，有时需要很多依赖的Jar包，那么如何处理依赖的Jar包呢？方法一：其中最简单的一种方式是，在项目的根目录下创建lib文件夹，将所依赖的所有Jar包都放在该目录下。在将程序进行打包时将lib一并打包。

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