Hadoop MapReduce实战:从单词计数到矩阵运算与网页排名
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在本篇文档中,主要介绍了南华大学计算机学院软件工程1904班学生罗首峰在2021~2022学年度第一学期进行的Hadoop原理与技术MapReduce实验。实验旨在通过实际操作来熟悉Hadoop开发环境,包括掌握Hadoop开发包的使用,以及编写、调试和运行MapReduce程序。
实验的第一部分强调了四个主要目标:熟悉Hadoop开发工具,编写MapReduce程序,调试和执行程序,并完成课堂演示的任务。实验在Windows 10系统和VMware Workstation Pro虚拟机上进行,配以Hadoop环境和Java Development Kit 1.8。
实验的核心内容围绕三个具体的MapReduce应用展开:单词计数、矩阵相乘和网页排名。参与者需要分别执行以下步骤:
1. 单词计数实验:
- 启动Hadoop进程和相关端口。
- 检查任务在localhost:8088和localhost:50070的启动状态。
- 编写并打包wordcount代码到jar包。
- 将本地文件上传到HDFS,然后运行MapReduce任务。
- 查看运行结果,并通过网页监控任务进度。
2. 矩阵相乘实验:
- 编写matrix代码并打包成jar。
- 重复上传文件和运行MapReduce的过程,查看结果。
3. 网页排名实验(pagerank):
- 编写对应的pagerank代码。
- 上传文件并执行,同样检查结果并在网页上查看任务。
在实验过程中,罗首峰遇到了一些挑战,如文件上传问题、虚拟机内存限制和代码文件名对应问题。通过查阅资料,他逐渐解决了这些问题,这体现了实验过程中解决问题和自我学习的重要性。
实验总结部分提到,虽然课堂讲解详细,但实际操作时仍需面对一些细节问题,这显示了理论学习与实践经验相结合的必要性。通过这次实验,罗首峰不仅掌握了MapReduce的基本操作,还提高了问题解决和自学能力,为大数据处理的实际应用打下了基础。
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