Eclipse下Hadoop0.17.0 MapReduce实战：统计度量指南

"Eclipse下的Hadoop0.17.0(MapReduce)作业指导书" 在Eclipse中使用Hadoop MapReduce开发分布式应用程序是大数据处理的一种常见方式。本指导书聚焦于如何在Eclipse环境中利用Hadoop 0.17.0版本实现MapReduce任务，特别是针对数据集的统计度量的计算。Hadoop作为一个开源框架，允许开发者以简单的方式编写处理大规模数据的程序，而无需深入理解分布式系统的底层细节。 1. 预备条件 在开始之前，需要具备以下基础： - 熟练掌握Java编程语言 - 熟悉Eclipse IDE的使用 - 对Hadoop和MapReduce有基本了解 - 已经搭建好Hadoop 0.17.0的运行环境 - 操作系统环境为Linux，例如文中提到的master节点IP为10.63.0.60，用户为root - 数据集由实数构成 2. 作业目标 本作业的目标是实现以下统计度量： - 最小值：数据集中每个属性的最小值 - 最大值：数据集中每个属性的最大值 - 计数：记录数据集中每个属性的元素数量 - 求和：对数据集中每个属性的所有元素求和 - 均值：数据集中每个属性的平均值 - 方差：数据集中每个属性的方差 这些统计度量对应于SQL查询中的min(), max(), cnt(), sum(), avg(), std()函数。其中，最小值、最大值、计数和求和的计算具有O(n)的时间复杂度，因为它们需要遍历所有数据。而均值和方差的计算基于计数和求和，时间复杂度为O(1)，但需要在所有分区计算完成后进行汇总。 3. 作业方案 - 处理对象：指导书关注的是CSV格式的数据文件，包含实数。数据可能以不同的小数形式或科学记数法表示。 - 期望结果：理想的输出应该包括每个属性的最小值、最大值、计数、求和、均值和方差。 为了实现这些目标，开发者需要编写MapReduce程序，分为Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，程序会读取输入数据，对每行进行解析，并对每个属性调用map函数，生成键值对。键通常是属性名，值是对应的统计信息（如最小值、最大值的候选值，计数和求和的累计值）。Reduce阶段则负责收集所有键值对，对每个属性的统计信息进行聚合，最终计算出每个属性的统计度量。 在Eclipse中，开发者需要创建一个MapReduce项目，导入Hadoop相关的库，并编写相应的Mapper和Reducer类。Mapper类中包含map()方法，Reducer类包含reduce()方法。此外，还需要配置JobTracker和TaskTracker以正确运行任务，并设置输入和输出路径。 在完成代码编写后，可以通过Eclipse的Hadoop插件或命令行工具将编译后的JAR包提交到Hadoop集群执行。执行过程中，可以监控JobTracker的Web界面，查看任务进度和日志，以便调试和优化。 通过Eclipse和Hadoop 0.17.0，开发者可以方便地实现对大量数据的分布式统计分析，利用MapReduce的并行计算能力提高处理效率。这个作业指导书提供了一条清晰的路径，帮助开发者从零开始构建这样的应用程序。