putFormat的時候，竟然報錯，原因是必須繼承子org.apache.hadoop. mapreduce .OutputFormat。0.20.2比較致命的其中一個bug， 升級到0.21能解決

MapReduce是google提出的一個軟件架構，是一種處理海量數據的并行編程模式，用于大規模數據集（通常大于1TB）的并行運算。 MapReduce封裝了并行處理，容錯處理，本地化計算，負載均

的分布式計算的計算模型，比較著名的就是MapReduce、MPI、BSP等。后來也產生了一些分布式計算系統，大家耳熟能詳的Hadoop就是基于 MapReduce實現的。 本文的主人公是Parameter

摘要： Hadoop使用了MapReduce編程范式，目前已經被公認為是分布 式環境中分析大數據的標準框架。然而，它并不能很好的應用于大規模的計算幾何處理。本文介紹的CG_Hadoop是一套可伸縮的和高效的

oschina.net/wdfnst/GraphMapReduce GraphMapReduce: 基于MapReduce編程模型的圖計算框架 (名詞約束: 頂點Vertex-圖中頂點;節點Process-計算單元節點)

再次引爆了大數據的話題。帶著比 Hadoop MapReduce 速度要快 100 倍的承諾以及更加靈活方便的 API，一些人認為這或許預示著 Hadoop MapReduce 的終結。 作為一個開源的數據處理框架，Spark

oTemplate().getCollection("userVisitRecord").mapReduce(map,reduce,"tmp",null); ????????DBCollection?

這里主要使用Java自帶郵件類實現Mapreduce任務的監控，如果 Mapreduce任務報錯則發送報錯郵件。Mapreduce的報錯信息通過hdfs中的日志獲取，里面的報錯日志是json格式，這里先將json轉

并且設置setFilterIfMissing為true，也就是設置為如果該列不存在就過濾掉這條數據，默認為false。 4.利用MapReduce導出hbase數據 如果hbase作為數據的輸出，job設置如下： Configuration

應用程序通常會通過提供map和reduce來實現 Mapper和Reducer接口，它們組成作業的核心。

1.比如我們輸出的mapreduce結果，需要進入下一個mapreduce，該怎么解決？可以使用迭代式 2.那么什么是迭代式? 3.什么是依賴式？ 4.什么是鏈式？ 5.三種模式各自的應用場景是什么？

http://www.aboutyun.com/thread-8927-1-1.html Mapreduce在hadoop中是一個比較難以的概念。下面需要用心看，然后自己就能總結出來了。 概括：

?MapReduce:超大機群上的簡單數據處理 ? ????????????????????????????????????????? 摘要 MapReduce是一個編程模型,和處理,產生大數據集的相關實現

原文出處： 蘑菇先生 MapReduce近幾年比較熱的分布式計算編程模型，以C#為例簡單介紹下MapReduce分布式計算。 閱讀目錄 背景 Map實現 Reduce實現 支持分布式 總結

這篇文章討論了 MapReduce design patterns的四種基本設計模式： 1. Input-Map-Reduce-Output 2. Input-Map-Output 3. Input-Multiple

Disco是一個基于MapReduce的分布式計算框架。Disco是一個開源項目，由諾基亞研究中心開發用來解決處理大數據時碰到的實際問題。 Disco采用Python開發，具有易于使用，強大的特點

從這其中，我們想要計算出現的不同值的個數。可以用下列MR任務輕松完成這個工作: > db.runCommand( { mapreduce: "uniques", map: function () { emit(this.dim0

?MapReduce 超大集群的簡單數據處理 收件人： 發件人： 崮山路上走9遍 抄送： 日期： 2005-08-05 關于： MapReduce: Simplified Data Processing

本文將介紹基于物品的協同過濾推薦算法案例在TDW Spark與MapReudce上的實現對比，相比于MapReduce，TDW Spark執行時間減少了66%，計算成本降低了40%。 本文將介紹基于物品的協同過濾推薦算法案例在TDW

處理工作流，而不是直接實現Hadoop MapReduce的 算法。 該 處理API使開發者可以快速裝配復雜的分布式流程，而無需“考 慮”MapReduce。 同時還可以基于流程之間的依賴及其它元數據信息來有效地進行調度。