《大数据技术原理与应用(第3版)MapReduce详解及应用》
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更新于2024-01-09
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《大数据技术原理与应用(第3版)》是一本硕士研究生课程教材,由厦门大学计算机科学系编写。该教材的第7章节介绍了MapReduce技术,是大数据处理中的关键技术之一。
第7章的内容包括了以下几个方面:概述、MapReduce体系结构、MapReduce工作流程、实例分析:WordCount、MapReduce的具体应用以及MapReduce编程实践。通过这些内容,读者可以了解MapReduce技术的原理、应用场景以及实践操作。
在概述部分,教材首先介绍了分布式并行编程的概念。大数据处理通常涉及大规模数据集的分布式处理,这就要求我们掌握分布式并行编程技术。MapReduce正是一种用于分布式处理的编程模型。
接着,教材详细介绍了MapReduce的体系结构。MapReduce包括两个主要阶段:Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段,数据被分成若干片段,并由多个并行的Map任务进行处理。在Reduce阶段,Map任务的输出结果经过合并和排序后,由Reduce任务进行最终的处理。
在工作流程部分,教材展示了MapReduce的整体工作流程。包括数据输入、Map任务的并行执行、中间结果的整理与排序、Reduce任务的并行执行,以及最终结果的输出等步骤。
为了更好地理解MapReduce的应用,教材以WordCount作为实例进行了分析。WordCount是一个典型的大数据处理问题,通过对文本中的单词进行统计,展示了MapReduce的具体应用方法和编程实践。
此外,教材还介绍了MapReduce在其他具体应用中的应用场景,如日志分析、数据挖掘、搜索引擎等。通过这些案例,读者可以了解MapReduce在不同领域中的实际应用,并从中汲取经验。
最后,教材提供了MapReduce编程实践的相关内容。包括编程模型、MapReduce程序的编写和调试等方面,帮助读者掌握MapReduce的实际应用技巧。
总体而言,《大数据技术原理与应用(第3版)》第7章对MapReduce技术进行了全面的介绍和讲解。通过学习这一章节,读者可以了解到MapReduce在大数据处理中的重要性和应用价值,同时也能够掌握MapReduce的基本原理和实践技巧。这对于从事大数据处理和分析的人员来说,是一本不可或缺的参考教材。
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