mapreduce的初级编程实践

MapReduce初级编程实践主要包括以下内容：
1. 实验环境：操作系统为Linux（建议Ubuntu16.04），Hadoop版本为3.2.2。
2. 文件合并和去重操作：对于两个输入文件A和文件B，需要编程实现文件合并和去重操作。具体步骤如下：
- 使用Hadoop的FileInputFormat类读取输入文件A和文件B。
- 在Map阶段，使用自定义的Mapper类将输入文件中的数据进行处理，并输出键值对。
- 在Reduce阶段，使用自定义的Reducer类对Map阶段输出的键值对进行合并和去重操作，并输出最终结果。
- 使用Hadoop的FileOutputFormat类将最终结果写入输出文件。
3. 数据排序操作：对于输入文件，需要编程实现数据排序操作。具体步骤如下：
- 使用Hadoop的FileInputFormat类读取输入文件。
- 在Map阶段，使用自定义的Mapper类将输入文件中的数据进行处理，并输出键值对。
- 在Reduce阶段，使用Hadoop的SecondarySort类对Map阶段输出的键值对进行排序操作，并输出最终结果。
- 使用Hadoop的FileOutputFormat类将最终结果写入输出文件。
4. 数据挖掘操作：对于输入文件，需要编程实现数据挖掘操作。具体步骤如下：
- 使用Hadoop的FileInputFormat类读取输入文件。
- 在Map阶段，使用自定义的Mapper类将输入文件中的数据进行处理，并输出键值对。
- 在Reduce阶段，使用自定义的Reducer类对Map阶段输出的键值对进行数据挖掘操作，并输出最终结果。
- 使用Hadoop的FileOutputFormat类将最终结果写入输出文件。