MapReduce从HBase读取处理后再写入HBase代码如下packagecom.hbase.mapreduce;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Conf

Hadoop解决大规模数据分布式计算的方案是MapReduce。MapReduce既是一个编程模型，又是一个计算框架。也就是说，开发人员必须基于MapReduce编程模型进行编程开发，然后将程序通过MapReduce计算框架分发到Hadoop集群中运行。我们先看一下作为编程模型的MapReduce。MapReduce编程模型

hadoop最主要的2个基本的内容要了解。上次了解了一下HDFS，本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理。MapReduce文件系统：它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce将分为两个部分：Map（映射）和Reduce（归约）。当你向mapreduce框架提交一个计算作业，它会首先把计算作业分成若干个

1.MapReduce原理　1.1MapReduce简介　　　　　MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。　　　MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布

Hadoop2.x新特性    将Mapreduce框架升级到ApacheYARN，YARN将Mapreduce工作区分为两个：JobTracker组件：实现资源管理和任务JOB；计划/监视组件：划分到单独应用中。使用MapReduce的2.0，开发人员现在可以直接Hadoop内部基于构建应用程序。Hadoop2.2也已经在微软w

MapReduce简介MapReduce是一种并行可扩展计算模型，并且有较好的容错性，主要解决海量离线数据的批处理。实现下面目标★易于编程★良好的扩展性★高容错性MapReduce有哪些角色？各自的作用是什么？MapRedu

MapReduce的设计灵感来自于函数式编程，这里不打算提MapReduce，就拿python中的map()函数来学习一下。文档中的介绍在这里：map(_function_,_iterable_,_..._)Apply_function_toeveryitemof_iterable_andreturnalistofth

前面已经完成了对org.apache.hadoop.mapreduce的分析，这个包提供了HadoopMapReduce部分的应用API，用于用户实现自己的MapReduce应用。但这些接口是给未来的MapReduce应用的，目前MapReduce框架还是使用老系统（参考补丁HADOOP1230(https://www.oschina.net/act

1、什么是Mapreduce　　 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；2、Mapreduce框架结构及核心运行机制

Hadoop技术原理总结1、Hadoop运行原理Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架，其最核心的设计包括：MapReduce和HDFS。基于Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。基于MapReduce计算模型编写分布式并行程序相对简单，

Pig是Apache的一个开源项目，用于简化MapReduce的开发。研究了一段时间，略有心得。系废话不多说，我们直接步入实际测试。 Pig的运行有两种模式，本地单击模式和集群模式。我目前只是测试学习，是为了检验Pig的运行流程以及学习语法，没必要使用分布式模式，分布式模式下也都是大同小异的。 我的环境：   1.系统：Ubuntu12.