MapReduce案例

招聘数据的招聘数据清洗真不是件小事，字段乱七八糟，格式五花八门，用肉眼清洗，效率低得要命。MapReduce的分布式特性就派上用场了，能把大块任务拆成小块扔给各个节点跑，嗯，效率杠杠的。 mapreduce 综合应用案例.zip就是这么一个还挺实用的案例，主打的是用 MapReduce 搞定招聘数据清洗。数据源是.csv或者.json，先用Map阶段抽取出岗位、学历、工作经验这些字段，成键值对，比如<“Java 开发”, “3 年”>这种，接下来进入Reduce阶段聚合清洗，像经验不一致的，取个常见值或者套业务规则。 除了代码，案例包里还有个文档.pdf，讲得挺细，从 MapReduce

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这是一个关于基础mapreduce操作的实际演示。

MapReduce 的天气统计案例，是那种上手挺快但能学到不少东西的项目。专注在用MapReduce框架天气数据，不需要你有多深的分布式背景，照着例子走一遍，流程和原理都能搞明白。Map 阶段主要做预，比如把每天的天气记录拆成键值对，键是日期，值是温度和湿度。代码不复杂，重点在于你怎么提取这些字段。Mapper类里边写写逻辑，读数据、拆字段、丢出去。响应也快，调试也方便。到了Shuffle 和 Sort阶段，系统自动把相同日期的记录聚一起，给到Reducer。这里可以做平均、最大值、最小值统计，用IntWritable这类 Hadoop 封装好的数据类型就行。文件名一般像WeatherMapp

Hadoop 的 MapReduce 词频统计案例，适合练手，也适合熟悉集群环境下的数据。用的是最经典的WordCount模型，逻辑清晰、结构简单。文章里通过 Linux 下的 Hadoop 集群跑起来，蛮接地气的，适合入门 MapReduce 的朋友看一看。 Map 阶段就是按行读取文本，用 Java 的StringTokenizer按空格分词。Reduce 阶段统计每个单词的数量，输出结果。虽然思路老套点，但胜在稳，跑大文本性能还不错。 搭配 Hadoop 集群使用，推荐你先搞定基础环境。可以参考这些：Linux 下的 Hadoop 安装，还有MapReduce 数据这篇也蛮实用的，能顺一

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的并行编程模型，其核心思想是“映射”和“归约”。它借鉴了函数式编程和矢量编程语言的特性，使开发者无需掌握分布式并行编程，也能轻松地在分布式系统上运行程序。 在实际应用中，开发者需要定义两个函数：Map 函数将一组键值对映射为一组新的键值对，Reduce 函数则负责处理所有具有相同键的键值对，以实现数据的归约。

通过资源中的 MapReduce 练习题，深入理解并掌握 MapReduce 核心概念及应用。

这份文件是我个人整理的笔记，详细总结了MapReduce的各个阶段，并讲述了如何有效利用MapReduce框架进行编程。如果有侵权问题，请联系我删除。

MapReduce 运行机制解析 示例： 假设输入数据包含两行文本： Hello World Bye World Hello Hadoop Goodbye Hadoop Map 阶段： Map 任务会逐行处理输入数据，生成键值对。 例如： Hello World Bye World -> < Hello> < World> < Bye> < World> Hello Hadoop Goodbye Hadoop -> < Hello> < Hadoop> < Goodbye> < Hadoop> Reduce 阶段： Reduce 任务会对相同键的键值对进行合并，统计每个单词

Map阶段：读取输入数据并将其映射为键值对。 Shuffle和Sort阶段：对map产生的键值对进行分发、排序和分区。 Reduce阶段：对分好区的键值对进行聚合、规约和输出。 框架应用：- Hadoop：MapReduce处理大规模数据的核心引擎。- Hive：使用MapReduce在HDFS上执行SQL查询。- HBase：使用MapReduce在HDFS上存储和处理大规模非关系数据。