Hadoop基础教程

3.8 实践环节：在EMR上运行 WordCount
3 理解MapReduce
0
0
1
2
3.10.1 启动
0 4
3.10.2 将 输入分块
0 5
3.10.4 任务启动
3.10.5 不断 监视
J o b Tr a c k e r
0 3
3.10.3 任务分配
0 6
3.10.6 mapper 的输入
3.10 查看WordCount的运行 全貌
2.4 实践环节：安装SSH
2.6 实践环节：配置伪分 布式模式
2 安装并运行Hadoop
2.7 实践环节：修改HDFS 的根目录
2.8 实践环节：格式化 NameNode
2.12 使用弹性 MapReduce
2.9 实践环节：启动 Hadoop
2.11 实践环节： MapReduce的经典入门
程序——字数统计
3.13 Hadoop专有数据类 型
3.15 输入/输出
3.14 实践环节：使用 Writable包装类
3.16 小结
3 理解MapReduce
3.1 键值对
3.1.1 具体含 义
01
3.1.3 M a p Re d u 03 ce作为一系 列键/值变
换
02 3 . 1 . 2 为 什 么采用键/ 值数据
3.10.7 mapper的执行
3.10.9 分块
3.10.11 reducer类的输入
3 理解MapReduce
3.10 查看WordCount的运行全貌
3.10.8 mapper的输出和 reducer的输入
3.10.10 可选分块函数
3.10.12 reducer类的执行
3 理解MapReduce
其他操作系统
2 安装并运行Hadoop
2.2 实践环节：检查是否已安装 JDK
2.2.1 安装Hadoop
2 安装并运行 Hadoop
2.4 实践环节：安装SSH
2.4.1 配置并运行 Hadoop
2 安装并运行Hadoop
2.5 实践环节：使用Hadoop计算 圆周率
3种模式
2 安装并运行 Hadoop
Hadoop基础教程
演讲人 2 0 2 1 - 11 - 11
01 本书内容
本书内容
02 准备工作
准备工作
03 目标读者
目标读者
约定
01
下载示
04
例代码
读者反
02
馈
勘误表
05
客户支
03
持
关于盗
06
版
目标读者
问题
目标读者
约定
实践环节：标题
04 1 绪论
1.1 大数据处理 1.3 小结
弹性架构
1.2.5 本 书内容
1.2 基于Amazon Web Services的云计算
05
2 安装并运行Hadoop
2 安装并运行Hadoop
2.1 基于本地Ubuntu主 机的Hadoop系统
2.3 实践环节：下载 Hadoop
2.5 实践环节：使用 Hadoop计算圆周率
2.2 实践环节：检查是否 已安装JDK
3.1 键值对
3.3 编写MapReduce程 序
3.5 实践环节：实现 WordCount
3.2 MapReduce的 Hadoop Java API
3.4 实践环节：设置 classpath
3.6 实践环节：构建JAR 文件
3 理解MapReduce
3.7 实践环节：在本地Hadoop 集群运行WordCount
2.10 实践环节：使用 HDFS
2 安装并运行Hadoop
0 1 2.13 实践环节：使用管理控制台在 EMR运行WordCount
0 2 2.14 本地Hadoop与EMR Hadoop的对比
0 3 2.15 小结
2 安装并运行 Hadoop
2.1 基于本地Ubuntu主机 的Hadoop系统
1 绪论
1.2 基于Amazon Web Services的云计算
1 绪论
1.1.1 数据的 价值
1.1.3 一种不 同的方法
1.1.2 受众较 少
1.1.4 Hadoop
1.1 大数据处理
1 绪论
0
0
1
2
1.2.1 云
1.2.2 第
太多了
三种方法
0
0
0
3
4
5
Baidu Nhomakorabea
1.2.3 不同 类型的成
本
1.2.4 AWS： Amazon的
2.6 实践环节：配置伪分布式 模式
配置根目录并格式化文件系 统
2 安装并运行 Hadoop
2.8 实践环节：格式化 NameNode
启动并使用Hadoop
2 安装并运行Hadoop
2.11 实践环节：MapReduce的经典入门程序——字数统计
通过浏览器查看 Hadoop活动
2 安装并运行 Hadoop
3 理解 MapReduce
3.2 MapReduce的 Hadoop Java API
0.20 MapReduce Java API
3 理解MapReduce
01
3.8.1 0.20之前版本的Java MapReduce API
02
3.8.2 Hadoop提供的mapper和 reducer实现
3.9 实践环节：WordCount 的简易方法
3.11 实践环节：使用combiner 编写WordCount
3.8 实践环节：在EMR上运行 WordCount
3.10 查看WordCount的运 行全貌
3.12 实践环节：更正使用 combiner的WordCount
3 理解MapReduce
3 理解MapReduce
A
3.13.1 Writable和 WritableComparabl
e接口
3.13.2 wrapper类介绍
B
3.13 Hadoop专有数据类 型
3 理解MapReduce
3.15 输入/输出
1
3.15.1 文件、split和记录
2
3.15.2 InputFormat和 RecordReader
3.10.13 reducer类 的输出
3.10.15 这就是 MapReduce的全部
3.10.14 关机
3.10.16 也许缺 了combiner
3.10 查看WordCount的运行 全貌
3 理解 MapReduce
3.12 实践环节：更正使用 combiner的WordCount
复用助您一臂之力
2.12 使用弹性 MapReduce
创建Amazon Web Services账号
2 安装并运行Hadoop
2.13.1 使 用EMR的 其他方式
2.13.2 AWS生态 系统
2.13 实践环节：使用管理控 制台在EMR运行WordCount
06
3 理解MapReduce
3 理解MapReduce