MapReduce二次排序实验指南
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更新于2024-08-05
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"实验4SecondSort1是关于使用MapReduce完成数据二次排序的实践任务,主要涉及大数据处理。实验数据存储在HDFS上,输入文件为SecondSort.txt,包含两列数字,第一列是1到10的随机数,第二列是1到100的随机数。实验目标是对第一列进行升序排序,然后在每一组内按第二列降序排序。实验报告需要包含Map和Reduce的设计思路、伪代码或实际代码、结果文件截图以及YarnResourceManager的WebUI执行报告。"
MapReduce是一种分布式计算模型,常用于处理大规模数据。在这个实验中,Map阶段的主要任务是对输入数据进行拆分,将每行数据根据第一列的数字生成键值对,键是第一列的数字,值是第二列的数字,这里可以使用 `(key, value)` 对来表示。Map函数的伪代码可能如下:
```python
def map_function(key, value):
# key: 第一列数字,value: 第二列数字
key_group = key # 分组依据
value_sort = (-value, value) # 使用元组降序排序,元组第一元素是负值确保在排序时优先级更高
emit((key_group, value_sort))
```
接下来是Reduce阶段,其目标是在每个分组内部对第二列数字进行降序排序。Reduce函数接收由Map阶段生成的键值对,并对同一键的值进行聚合,这里可以通过比较元组的第二个元素(第二列的数字)来实现降序排序。Reduce函数的伪代码可能如下:
```python
def reduce_function(key, value_list):
# key: 分组依据,value_list: 对应key的value列表,已按元组降序排序
sorted_values = sorted(value_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)
for value in sorted_values:
emit((key, value[1])) # 输出分组后的降序排序结果
```
实验报告中,你需要详细描述Map和Reduce的设计思路,包括为何选择这样的键值对以及如何实现排序。同时,提供Map和Reduce函数的伪代码或实际代码,并附上结果文件的开头部分截图,证明排序已正确执行。
为了验证MapReduce作业的执行情况,你需要通过YarnResourceManager的WebUI获取执行报告。这包括Job的执行时间、状态等信息。你可以通过实验平台的集群监控页面访问到这些信息,找到对应的MapReduceJob记录,并点击"TrackingUI"链接查看详细执行情况。
在实验报告中务必包含这一部分,以证明你的作业已在集群上成功运行,否则可能影响实验得分。如果遇到问题,可以参考WebUI中的错误信息进行调试。通过这种方式,你不仅可以完成实验任务,还能深入理解MapReduce的工作原理及其在大数据处理中的应用。
2019-01-04 上传
2022-08-08 上传
2024-07-28 上传
2024-09-09 上传
2024-09-09 上传
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恽磊
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