大数据实验 实验五：MapReduce 初级编程实践

大数据实验 MapReduce 初级编程实践 大数据实验五：MapReduce 初级编程实践是一个关于大数据处理的实验报告，主要介绍了使用 MapReduce 进行文件合并和去重操作的编程实践。 MapReduce 概念 MapReduce 是一种基于 Hadoop 的分布式计算模型，由 Google 发布，后来成为 Apache Hadoop 项目的一部分。MapReduce 的主要思想是将复杂的计算任务分解为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。在 Map 阶段，输入数据将被分解成小块，然后由 Mapper 进行处理；在 Reduce 阶段，Mapper 的输出结果将被聚合和处理，产生最终的输出结果。 实验环境 实验环境使用了 CentOS 7 操作系统和 Hadoop 3.3.0 版本。实验中使用了 Java 语言编写 MapReduce 程序，并使用 HDFS（Hadoop Distributed File System）存储输入文件和输出文件。 实验内容 实验的主要任务是实现文件合并和去重操作，对两个输入文件 A 和 B 进行合并，剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件 C。 MapReduce 程序设计 在实验中，使用 Java 语言编写了 MapReduce 程序，主要包括两个部分：Mapper 和 Reducer。 Mapper Mapper 负责将输入文件 A 和 B 分解成小块，然后将每个小块的内容复制到输出数据的 key 上。在这个实验中，Mapper 的实现非常简单，直接将输入中的 value 复制到输出数据的 key 上。 Reducer Reducer 负责将 Mapper 的输出结果聚合和处理，将输入中的 key 复制到输出数据的 key 上。在这个实验中，Reducer 的实现也非常简单，直接将输入中的 key 复制到输出数据的 key 上。 实验结果 实验的结果是将两个输入文件 A 和 B 合并成一个新的输出文件 C，剔除了其中重复的内容。输出文件 C 的内容如下所示： 20170101 x 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170104 z 20170105 y 20170105 z 20170106 x 结论 通过这个实验，我们学习了如何使用 MapReduce 进行文件合并和去重操作，并掌握了 MapReduce 的基本概念和编程技术。此外，我们还了解了 HDFS 的使用和 Java 语言在 MapReduce 中的应用。