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第4章MapReduce入门编程教案课程名称：Hadoop大数据开发基础课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：48学时总学分：3.0学分本章学时：9学时一、材料清单（1）《Hadoop大数据开发基础》教材。
（2）配套PPT。
（3）数据。
（4）代码。
（5）引导性提问。
（6）探究性问题。
（7）拓展性问题。
（8）Eclipse安装包。
二、教学目标与基本要求1. 教学目标主要介绍MapReduce编程的基础知识。
通过解读Hadoop官方的示例代码，使学生深入了解MapReduce的执行流程。
MapReduce把复杂的、运行在Hadoop集群上的并行计算过程集成到了两个模块——Mapper与Reducer中。
因此需要掌握如何把业务处理逻辑通过其中的map函数与reduce函数来实现，达到分布式并行编程的目的。
MapReduce执行过程主要包括以下几个部分：读取分布式文件系统中的数据，进行数据分片，执行Map任务输出中间结果，Shuffle阶段把中间结果进行汇合与排序，再传到Reduce任务，在Reduce阶段对数据进行处理，输出最终结果到分布式文件系统。
2. 基本要求（1）掌握如何搭建MapReduce开发环境。
（2）掌握以Eclipse创建MapReduce工程。
（3）理解MapReduce的基本原理及执行流程。
（4）读懂Hadoop官方示例WordCount的源码。
（5）掌握MapReduce编程的基本思路。
（6）理解map函数与reduce函数的处理逻辑。
（7）能够编写MapReduce程序处理简单任务。
三、问题1. 引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）你是否有比较好的Java基础？（2）你觉得MapReduce程序为何用Java语言编写？2. 探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章：Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。
第二章：HDFS（分布式文件系统）2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令：hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析，理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。
第三章：MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念：Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例，理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序，实现单词计数功能。
第四章：YARN（资源管理器）4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练，掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况，提出优化方案。
Hadoop - MapReduce _光环大数据培训通过MapReduce框架,我们可以编写应用程序在商用机器集群上以可靠的方式并行处理大量的数据。
MapReduce是什么?MapReduce是基于java的分布式计算程序模型和处理技术。
MapReduce算法包含两个重要的任务,即Map和Reduce。
Map接受一组数据并将其转换为另一组数据,这些独立的元素分解成元组(键/值对)。
然后是reduce任务,它接受map的输出作为输入,并将这些数据元组组成一组更小的元组。
就像MapReduce的名字所暗示的那样,reduce任务总是在map之后执行。
MapReduce的主要优势是,它很容易在多个计算节点上作大规模的数据处理。
在MapReduce模式下,数据处理原语被称为mappers和reducers。
将数据处理应用程序分解为mappers和reducers有时是不容易的。
但是,一旦我们以MapReduce形式编写应用程序,那么扩展应用程序，让它运行在成百上千,甚至上万的机器集群中只是一个修改配置的问题。
正是这一点可伸缩性吸引了许多程序员使用MapReduce模型。
算法∙通常MapReduce范例基于将计算实体发送到数据所在的地方。
∙MapReduce程序执行分三个阶段,即map阶段, shuffle阶段,和reduce阶段。
map阶段:map或mapper的工作是处理输入数据。
一般输入数据是以文件或目录的形式存在，存储在hadoop文件系统(HDFS)。
输入文件逐行传递给mapper函数。
mapper处理数据并创建一些小数据块。
reduce阶段:这个阶段是Shuffle 阶段和Reduce阶段的组合。
Reducer的工作是处理来自于mapper的数据。
处理完成后,生成一组新的输出存储到HDFS中。
∙MapReduce任务期间,Hadoop 发送Map和Reduce任务给集群中相应的服务器。
∙该框架管理有关数据传递的所有细节,如发布任务,验证任务完成,在集群的节点之间复制数据。
Hadoop基础培训教程Hadoop是一个开源的分布式系统框架，旨在解决处理大规模数据集的计算问题。
它是由Apache软件基金会开发，基于Java语言编写的，让用户能够使用一台集群来处理大量的数据。
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce。
HDFS是分布式文件系统，负责文件存储和数据的读写。
而MapReduce则是计算模型，负责对大规模数据进行分析和处理。
对于Hadoop初学者来说，为了更好地理解它的运作原理，学习Hadoop基础知识非常必要。
下面我们就来介绍一下基于Cloudera企业版的Hadoop基础培训教程。
第一单元：介绍Hadoop及其生态系统本单元通过简单的介绍，让学员对Hadoop及其生态系统的组成有一个基本的认识，深入了解Hadoop的重要性和他对数据处理有何帮助。
第二单元：Hadoop的安装这一单元的学习主要集中于Hadoop的安装。
在这个单元中，你将学习如何安装Hadoop和所有需要的依赖项（如Java、SSH等）。
第三单元：Hadoop的概念和结构这个单元是关于Hadoop的基本概念和结构的介绍。
你将学习如何理解Hadoop中常用到的词汇，例如：NameNode、DataNode、JobTracker和TaskTracker等，以及结构中的各个部分。
第四单元：Hadoop的分布式存储系统（HDFS）在这个单元中，你将学习分布式存储系统(HDFS)的基本原理和工作方式。
同时，你还将学习如何在Hadoop集群上存储和读取数据。
第五单元：Hadoop MapReduce数据处理这是学习Hadoop最关键的部分之一。
在本单元中，你将学习如何使用MapReduce处理数据，从而实现基于Hadoop的大规模数据分析和处理。
第六单元：Hadoop的集成在本单元中，你将学习如何将Hadoop集成到你的应用程序中，以便实现大数据分析。
第七单元：Hadoop的优化和管理在这个单元中，你将学习如何优化和管理Hadoop集群的性能，包括了资源和任务管理、容错处理等内容。
Hadoop之MapReduce全解析_光环大数据培训hadoop基础1. Hadoop集群的配置安装（非安全模式）1.重要的配置文件：（1）Read-only default configuration： core-default.xml hdfs-default.xml yarn-default.xml mapred-default.xml （2）Site-specific configuration： etc/hadoop/core-site.xml etc/hadoop/hdfs-site.xml etc/hadoop/yarn-site.xml etc/hadoop/mapred-site.xml （3）Hadoop Daemon Configuration：HDFS daemons： NameNode SecondaryNameNode DataNode YARN damones： ResourceManager NodeManager WebAppProxy2.配置Hadoop Daemons的环境变量DaemonEnvironmentVariableNameNodeHADOOP_NAMENODE_OPTSDataNodeHADOOP_D ATANODE_OPTSSecondaryNameNodeHADOOP_SECONDARYNAMEN ODE_OPTSResourceManagerYARN_RESOURCEMANAGER_OPTSNod eManagerYARN_NODEMANAGER_OPTSWebAppProxyYARN_PROXYS ERVER_OPTSMap Reduce Job HistoryServerHADOOP_JOB_HISTORYSERVER_OPTS3.Hadoop Daemon配置DaemonEnvironmentVariableResourceManagerYARN_RESOURCEMANAGER_HEAPSIZENodeManagerYARN_N ODEMANAGER_HEAPSIZEWebAppProxyYARN_PROXYSERVER_HEAPSIZEMap Reduce Job History ServerHADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE4.HDFS相关操作hadoop fs - appendToFile - cat - chgrp chmod chown - copyFromLocal copyToLocal - count - cp - df du dus - find - get -help - ls lsr - mkdir - moveFromLocal - moveToLocal - mv- put - rm rmdir rmr - touchz - usage2.MapReduce理论和实践MapReduce的输入输出类型 (input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> combine-> <k2, v2> -> reduce -> <k3, v3> (output)1.Mapper： 1.多少个Map合适？Map的数量是根据输入的总大小确定的，也就是输入文件的总块数最佳实践：2）Sort 通过key对Reducer的输入进行分组3）reduce r的输出结果直接写入文件系统 3. Partitioner 控制map输出结果中key的分区HashPartitioner是默认的Partitioner 4. Counter Mapper和Reducer中实现计数的工具3. Job的配置 1. Job中可以实现的配置执行Mapper、Combiner、Partitioner、Reducer、InputFormat、OutputFormat的实现类 2. FileInputFormat显示输入文件的集合FileInputFormat.setInputPaths(Job, Path…)FileInputFormat.addInputPath(Job, Path) FileInputFormat.setInputPaths(Job, String…)FileInputFormat.addInputPaths(Job, String) 3.FileOutputFormat显示输入文件的集合FileOutputFormat.setOutputPaths(Job, Path…)FileOutputFormat.addOutputPath(Job, Path)FileOutputFormat.setOutputPaths(Job, String…)FileOutputFormat.addOutputPaths(Job, String) 4. 其他配置comparator、DistributedCache、Compress、Execute Manner、MaxMapAttempts 可以使用Configuration.set(String,String)实现配置4.任务的执行和环境1. 内存管理用户/管理员可以指定加载子任务时的最大虚拟内存2. Map的参数 Map输出的结果将会被序列化到缓冲区中，元数据将被存储在缓冲区中当Map持续有输出结果时，序列化的缓冲区或者元数据超出了临界值，此时缓冲区中的数据将被排序并写入到磁盘中 3. Shuffle/Reduce参数每一个Reduce通过Partitioner使用HTTP分区到内存中，再定期地合并这些数据到磁盘中如果Map的输出结果被压缩了，那么么一个输出都将被压缩到内存中5.Job的提交和监控 1. 检查Job规格的输入输出2. 为Job计算InputSplit的值 3. 为Job的分布式缓存设置必要的叙述信息(可选) 4. 复制Job的Jar和配置文件到文件系统的MapReduce的系统目录5. 提交Job到ResourceManager以及监控Job的状态(可选) 用户和查看执行的历史记录：$ mapred job -history output.jhist $ mapred job -history all output.jhist 总而言之，用户使用Job创建应用、描述Job的详细信息、提交Job、监控Job 的运行状态6. JobControl 1. Job.submmit():提交任务到集群并立即返回 2. Job.w aitForCompletion(boolean)：提交任务到集群，并等待执行完成7. Job的输入1. InputFormat描述了MapReduce的Job的指定输入 1. 验证J ob指定的输入2. 将输入文件切分成逻辑上的InputSplit的实例，每一个实例再分配给独立的Mapper3. 提供RecodeReader的实现类来收集被Mapper 处理的逻辑InputSplit输入记录4. InputFormat的默认实现类是:Text InputFormat 2. InputSplit 1. 代表的是被每一个独立的Mapper处理后的数据 2. 代表的是面向类型的输入视图 3. FileS plit是默认的IputSplit 3. RecodeReader 1. 从InputSplit中读取<ke y,value>对 2. 将由InputSplit提供的面向类型的输入视图转换成Map per的实现类进行处理8. Job的输出 1. OutputFormat描述了MapReduce的J ob的指定输出 1. 验证Job指定的输出,如：检查Job的输出目录是否存在2. 提供RecodeWriter实现类用来写Job的输出文件，存储在文件系统中3. OutputFormat的默认实现类是:TextOutputFormat 2. OutputCom mitter 1. 描述的是MapReduce的Job的指定的输出 2.处理过程 1. 在初始化期间设置Job,如：在Job的初始化期间创建临时的输出目录 2. 在Job执行完成后清理Job,如：在Job执行完成之后，移除临时目录 3. 设置任务的临时输出目录，在任务的初始话阶段完成4. 测是否有任务需要提交5. 任务输出的提交6. 丢弃任务的提交.如果任务已经失败或者进程被杀掉，则输出将会被清理，如果这个任务没有被清理，则另外一个带有相同attempt-id的任务将会被加载执行清理3. OutputCommitter默认的实现类是FileOutputCommitter,Job初始化/清理任务在Map和Reduce容器中 3. RecodeWriter 1. 将output<key,value>对写到输出文件中 2. RecodeWriter的实现类将Job的输出写入到文件系统中9. 其他有用的特性 1. 提交Job到队列中 1.队列作为Job的集合，允许系统提供指定的功能，例如：队列使用ACLs控制哪个用户可以提交Job 2. Hadoop有一个强制的队列，称为default.队列的名称在Hadoop的配置文件中进行定义mapreduce.job.queuename 3. 定义队列的方式1. 设置mapreduce.job.queuename2. Configuration.se t(MRJobConfig.QUEUE_NAME,String) 4. 队列的设置是可选的，如果没有设置，则使用默认的队列default 2. 计数器 1. Counters代表了全局计数器，可以被MapReduce框架或者应用程序进行定义。
2 MapReduce任务的基础知识2.1 Hadoop MapReduce作业的基本构成要素 (1)2.1.1 输入分割块 (5)2.1.2 一个简单的Map任务：IdentityMapper (6)2.2 配置作业 (10)2.2.1 指定输入格式 (23)2.2.2 设置输出参数 (25)2.2.3 配置Reduce阶段 (31)2.3 执行作业 (33)2.4 创建客户化的Mapper和Reducer (36)这一章，我们将整体的介绍MapReduce作业。
读完本章，你能编写和执行单机模式的MapReduce作业程序。
本章中的样例程序假设你已经完成了第一章的设置。
你可以在一个专用的本地模式配置下，使用一台单机执行这些样例程序，你不需要启动Hadoop核心框架。
对于调试和单元测试，单机模式配置是最理想的。
你能够从Apress网站()上这本书所在的页面下载这些样例代码。
这些可下载的代码也包含一个用来执行样例程序的JAR文件。
下面我们就开始查看MapReduce作业的必要组成要素。
2.1 Hadoop MapReduce作业的基本构成要素用户可以配置和向框架提交MapReduce任务（简言之，作业）。
一个MapReduce 作业包括Map任务，混淆过程，排序过程和一套Reduce任务。
然后框架会管理作业的分配和执行，收集输出和向用户传递作业结果。
用户负责处理作业初始化，指定输入位置，指定输入和确保输入格式和位置是正确无误的。
框架负责在集群中TaskTracker节点上派遣作业，执行map过程，混淆过程，排序过程和Reduce过程，把输出写入输出目录，最后通知用户作业完成状态。
本章的所有样例程序都基于文件MapReduceIntro.java，如列表2-1 所示。
文件MapReduceIntro.java的代码所创建的作业逐行的读取输入，然后，根据每一行第一个Tab字符前面的部分排序这些行，如果某一行没有Tab 字符，框架会根据整个行进行排序。
普开数据大数据课程培训讲解：hadoop安装步骤。
本次环境一共三台服务器，JAVA使用的版本是jdk1.6.0_45，zookeeper-3.4.5，hadoop-2.0.0，hive-0.10.0，hbase-0.94.6对于hadoop来说，在hdfs看来节点分为namenode、datanode。
namenode只有一个，datanode可以是很多；在mapreduce 看来节点分为jobtracker、tasktracker，jobtracker只有一个，tasktracker有多个。
我这里是将namenode和jobtracker 部署在同一节点上，datanode和tasktracker部署在其它节点上，1.安装jdk，上传到/root目录下，执行chmod a+x jdk-6u14-linux-x64.bin./jdk-6u14-linux-x64.bin将安装目录移动到/app目录下mkdir/appmv jdk1.6.0_45/app建立链接:mkdir-p/app/java/;(‐p确保目录名称存在，如果目录不存在的就新创建一个)ln-sf/app/jdk1.6.0_45/app/java/latest/(‐f:链结时先将与dist同档名的档案删除‐s:进行软链结(symbolic link))配置JAVA的环境变量vi/etc/profile添加如下内容：export JAVA_HOME=/app/jdk1.6.0_45export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH让添加的环境变量生效执行如下命令：source/etc/profile;java–version2.配置网络以root账户登录每台服务器，并执行如下操作：vi/etc/hosts添加如下内容：192.168.59.178vmtmstorm01192.168.59.173monitor04192.168.59.170monitor01注：在所有服务器的/etc/hosts文件中添加如上内容；同时，修改windows下该文件，使得个人的笔记本也能识别主机名c:\windows\system32\drivers\etc\hosts中添加如上内容。
Hadoop大数据开发基础教案-MapReduce进阶编程教案一、MapReduce编程模型1.1 课程目标理解MapReduce编程模型的基本概念掌握MapReduce程序的编写和运行过程掌握MapReduce中的数据序列化和反序列化1.2 教学内容MapReduce编程模型概述Mapper和Reducer的编写和运行序列化和反序列化1.3 教学方法讲解MapReduce编程模型的基本概念通过示例演示Mapper和Reducer的编写和运行讲解序列化和反序列化的实现方法1.4 教学资源MapReduce编程模型PPT示例代码1.5 教学评估学生能理解MapReduce编程模型的基本概念学生能编写简单的MapReduce程序学生能实现序列化和反序列化功能二、MapReduce高级特性2.1 课程目标理解MapReduce高级特性的概念和作用掌握MapReduce中的数据分区、分片和合并掌握MapReduce中的数据压缩和溢出处理2.2 教学内容MapReduce高级特性概述数据分区和分片数据压缩和溢出处理2.3 教学方法讲解MapReduce高级特性的概念和作用通过示例演示数据分区和分片的实现方法讲解数据压缩和溢出处理的实现方法2.4 教学资源MapReduce高级特性PPT示例代码2.5 教学评估学生能理解MapReduce高级特性的概念和作用学生能实现数据分区和分片功能学生能处理数据压缩和溢出问题三、MapReduce性能优化3.1 课程目标理解MapReduce性能优化的目标和原则掌握MapReduce中的任务调度和资源管理掌握MapReduce中的数据本地化和压缩策略3.2 教学内容MapReduce性能优化概述任务调度和资源管理数据本地化和压缩策略3.3 教学方法讲解MapReduce性能优化的目标和原则通过示例演示任务调度和资源管理的实现方法讲解数据本地化和压缩策略的实现方法3.4 教学资源MapReduce性能优化PPT示例代码3.5 教学评估学生能理解MapReduce性能优化的目标和原则学生能实现任务调度和资源管理功能学生能应用数据本地化和压缩策略进行性能优化四、MapReduce案例分析4.1 课程目标理解MapReduce在实际应用中的案例掌握MapReduce在文本处理、数据挖掘和图像处理等方面的应用掌握MapReduce在分布式文件系统上的数据处理能力4.2 教学内容MapReduce案例概述文本处理、数据挖掘和图像处理的MapReduce应用分布式文件系统上的数据处理4.3 教学方法讲解MapReduce在实际应用中的案例通过示例演示文本处理、数据挖掘和图像处理的MapReduce应用讲解分布式文件系统上的数据处理方法4.4 教学资源MapReduce案例分析PPT示例代码4.5 教学评估学生能理解MapReduce在实际应用中的案例学生能应用MapReduce进行文本处理、数据挖掘和图像处理学生能掌握MapReduce在分布式文件系统上的数据处理能力五、MapReduce编程实践5.1 课程目标掌握MapReduce编程实践的基本步骤能够编写并运行一个完整的MapReduce程序理解MapReduce编程实践中的常见问题和解决方法5.2 教学内容MapReduce编程实践概述编写MapReduce程序的基本步骤常见问题和解决方法六、Hadoop生态系统中的MapReduce6.1 课程目标理解Hadoop生态系统中MapReduce的位置和作用掌握Hadoop中MapReduce与其他组件的交互理解MapReduce在不同Hadoop发行版中的配置和使用6.2 教学内容Hadoop生态系统概述MapReduce在Hadoop中的角色MapReduce与HDFS、YARN等组件的交互不同Hadoop发行版的MapReduce配置6.3 教学方法讲解Hadoop生态系统的结构和组件通过图解和实例说明MapReduce在Hadoop中的作用比较不同Hadoop发行版中MapReduce的配置差异6.4 教学资源Hadoop生态系统PPTMapReduce在不同Hadoop发行版中的配置示例6.5 教学评估学生能理解Hadoop生态系统中MapReduce的位置和作用学生能描述MapReduce与HDFS、YARN等组件的交互过程学生能根据不同Hadoop发行版配置MapReduce七、使用MapReduce处理复杂数据类型7.1 课程目标理解复杂数据类型的概念和重要性掌握MapReduce中处理复杂数据类型的方法学会使用MapReduce处理序列文件、自定义对象等7.2 教学内容复杂数据类型的介绍序列文件的处理自定义对象的处理数据压缩技术7.3 教学方法讲解复杂数据类型的概念和应用场景通过示例演示如何使用MapReduce处理序列文件和自定义对象介绍数据压缩技术在MapReduce中的应用7.4 教学资源复杂数据类型PPT序列文件和自定义对象处理的示例代码数据压缩技术文档7.5 教学评估学生能理解复杂数据类型的概念和重要性学生能使用MapReduce处理序列文件和自定义对象学生能应用数据压缩技术优化MapReduce程序八、MapReduce中的数据流控制8.1 课程目标理解MapReduce中数据流控制的概念掌握MapReduce中shuffle和sort的过程学会使用MapReduce实现数据过滤和聚合8.2 教学内容数据流控制概述shuffle和sort过程数据过滤和聚合技术8.3 教学方法讲解数据流控制的概念和作用通过图解和示例说明shuffle和sort的过程介绍如何使用MapReduce实现数据过滤和聚合8.4 教学资源数据流控制PPTshuffle和sort过程的图解和示例代码数据过滤和聚合的示例代码8.5 教学评估学生能理解数据流控制的概念学生能描述shuffle和sort的过程学生能使用MapReduce实现数据过滤和聚合九、使用MapReduce进行数据分析9.1 课程目标理解MapReduce在数据分析中的应用掌握使用MapReduce进行词频统计、日志分析等常见数据分析任务学会设计适用于MapReduce的数据分析算法9.2 教学内容数据分析概述词频统计日志分析数据分析算法设计9.3 教学方法讲解数据分析的概念和MapReduce的应用场景通过示例演示如何使用MapReduce进行词频统计和日志分析介绍如何设计适用于MapReduce的数据分析算法9.4 教学资源数据分析PPT词频统计和日志分析的示例代码适用于MapReduce的数据分析算法设计文档9.5 教学评估学生能理解MapReduce在数据分析中的应用学生能使用MapReduce进行词频统计和日志分析学生能设计适用于MapReduce的数据分析算法十、MapReduce最佳实践和技巧10.1 课程十一、MapReduce调试和优化11.1 课程目标理解MapReduce程序调试的重要性掌握MapReduce程序的调试技巧学会优化MapReduce程序的性能11.2 教学内容MapReduce程序调试的重要性MapReduce程序调试技巧MapReduce程序性能优化11.3 教学方法讲解调试和优化MapReduce程序的重要性通过实例演示MapReduce程序的调试技巧介绍优化MapReduce程序性能的方法11.4 教学资源MapReduce程序调试和优化PPT MapReduce程序调试技巧实例代码MapReduce程序性能优化文档11.5 教学评估学生能理解调试MapReduce程序的重要性学生能掌握调试MapReduce程序的技巧学生能掌握优化MapReduce程序性能的方法十二、MapReduce在实际项目中的应用12.1 课程目标理解MapReduce在实际项目中的应用场景掌握MapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用学会将MapReduce应用到实际项目中12.2 教学内容MapReduce在实际项目中的应用场景MapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用将MapReduce应用到实际项目中的方法12.3 教学方法讲解MapReduce在实际项目中的应用场景通过实例演示MapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用介绍将MapReduce应用到实际项目中的方法12.4 教学资源MapReduce在实际项目中应用PPTMapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用实例代码将MapReduce应用到实际项目中的方法文档12.5 教学评估学生能理解MapReduce在实际项目中的应用场景学生能掌握MapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用学生能将MapReduce应用到实际项目中十三、Hadoop生态系统中的其他数据处理工具13.1 课程目标理解Hadoop生态系统中除MapReduce外的其他数据处理工具掌握Hadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法学会在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具13.2 教学内容Hadoop生态系统中其他数据处理工具概述Hadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具的方法13.3 教学方法讲解Hadoop生态系统中其他数据处理工具的概念和作用通过实例演示Hadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法介绍在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具的方法13.4 教学资源Hadoop生态系统中其他数据处理工具PPTHadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法实例代码在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具的方法文档13.5 教学评估学生能理解Hadoop生态系统中除MapReduce外的其他数据处理工具学生能掌握Hadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法学生能在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具十四、Hadoop集群管理和维护14.1 课程目标理解Hadoop集群管理和维护的重要性掌握Hadoop集群的配置、监控和故障排除方法学会Hadoop集群的日常管理和维护技巧14.2 教学内容Hadoop集群管理和维护的重要性Hadoop集群的配置、监控和故障排除方法Hadoop集群的日常管理和维护技巧14.3 教学方法讲解Hadoop集群管理和维护的重要性通过实例演示Hadoop集群的配置、监控和故障排除方法介绍Hadoop集群的日常管理和维护技巧14.4 教学资源Hadoop集群管理和维护PPTHadoop集群的配置、监控和故障排除方法实例代码Hadoop集群的日常管理和维护技巧文档重点和难点解析本文主要介绍了Hadoop大数据开发基础中的MapReduce进阶编程教案，内容包括MapReduce编程模型、高级特性、性能优化、案例分析、编程实践、数据流控制、数据分析、最佳实践和技巧、实际项目中的应用、Hadoop生态系统中的其他数据处理工具以及Hadoop集群管理和维护。
普开数据大数据课程讲解：Hadoop Map/Reduce教程[一]今天浏览了下hadoop的map/reduce文档，初步感觉这东西太牛逼了，听我在这里给你吹吹。
你可以这样理解，假设你有很多台烂机器（假设1000台）1、利用hadoop他会帮你组装成一台超级计算机（集群），你的这台计算机是超多核的（很多个CPU），一个超级大的硬盘，而且容错和写入速度都很快。
2、如果你的计算任务可以拆分，那么通过map/Reduce,他可以统一指挥你的那一帮烂机器，让一堆机器帮你一起干活（并行计算），谁干什么，负责什么，他来管理，通常处理个几T 的数据，只要你有机器那就小CASE。
3、hadoop要分析的数据通常都是巨大的(T级)，网络I/O开销不可忽视，但分析程序通常不会很大，所以他传递的是计算方法（程序），而不是数据文件，所以每次计算在物理上都是在相近的节点上进行（同一台机器或同局域网），大大降低的IO消耗，而且计算程序如果要经常使用的话也是可以做缓存的。
4、hadoop是一个分布式的文件系统，他就像一个管家，管理你数据的存放，在物理上较远的地方会分别存放（这样一是不同的地方读取数据都很快，也起到了异地容灾的作用），他会动态管理和调动你的数据节点，高强的容错处理，最大程度的降低数据丢失的风险。
比较著名的应用：nutch搜索引擎的蜘蛛抓取程序，数据的存储以及pageRank(网页重要程序)计算。
QQ空间的日志分析处理（PV,UV）咋样，给他吹的够牛了吧。
下面是别人翻译的官方文档，经常做日志分析处理的同学可以研究下。
目的这篇教程从用户的角度出发，全面地介绍了Hadoop Map/Reduce框架的各个方面。
先决条件请先确认Hadoop被正确安装、配置和正常运行中。
更多信息见：∙Hadoop快速入门对初次使用者。
∙Hadoop集群搭建对大规模分布式集群。
概述Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。
一个Map/Reduce 作业（job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式处理它们。
框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务。
通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。
整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。
通常，Map/Reduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点上的，也就是说，计算节点和存储节点通常在一起。
这种配置允许框架在那些已经存好数据的节点上高效地调度任务，这可以使整个集群的网络带宽被非常高效地利用。
Map/Reduce框架由一个单独的master JobTracker 和每个集群节点一个slave TaskTracker共同组成。
master负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的slave上，master 监控它们的执行，重新执行已经失败的任务。
而slave仅负责执行由master指派的任务。
应用程序至少应该指明输入/输出的位置（路径），并通过实现合适的接口或抽象类提供map和reduce函数。
再加上其他作业的参数，就构成了作业配置（job configuration）。
然后，Hadoop的job client提交作业（jar包/可执行程序等）和配置信息给JobTracker，后者负责分发这些软件和配置信息给slave、调度任务并监控它们的执行，同时提供状态和诊断信息给job-client。
虽然Hadoop框架是用Java TM实现的，但Map/Reduce应用程序则不一定要用 Java来写。
∙Hadoop Streaming是一种运行作业的实用工具，它允许用户创建和运行任何可执行程序（例如：Shell 工具）来做为mapper和reducer。
∙Hadoop Pipes是一个与SWIG兼容的C++ API （没有基于JNI TM技术），它也可用于实现Map/Reduce 应用程序。
输入与输出Map/Reduce框架运转在<key, value> 键值对上，也就是说，框架把作业的输入看为是一组<key, value> 键值对，同样也产出一组 <key, value> 键值对做为作业的输出，这两组键值对的类型可能不同。
框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable 接口。
另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。
一个Map/Reduce 作业的输入和输出类型如下所示：(input) <k1, v1> -> map-> <k2, v2> -> combine-> <k2, v2> -> reduce-> <k3, v3> (output)例子：WordCount v1.0在深入细节之前，让我们先看一个Map/Reduce的应用示例，以便对它们的工作方式有一个初步的认识。
WordCount是一个简单的应用，它可以计算出指定数据集中每一个单词出现的次数。
这个应用适用于单机模式，伪分布式模式或完全分布式模式三种Hadoop安装方式。
源代码WordCount.java1.package org.myorg;2.3.import java.io.IOException;4.import java.util.*;5.6.import org.apache.hadoop.fs.Path;7.import org.apache.hadoop.conf.*;8.import org.apache.hadoop.io.*;9.import org.apache.hadoop.mapred.*;10.import org.apache.hadoop.util.*;11.12.public class WordCount {13.14.public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {15.private final static IntWritable one = new IntWritable(1);16.private Text word = new Text();17.18.public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {19.String line = value.toString();20.StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);21.while (tokenizer.hasMoreTokens()) {22.word.set(tokenizer.nextToken());23.output.collect(word, one);24.}25.}26.}27.28.public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {29.public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {30.int sum = 0;31.while (values.hasNext()) {32.sum += values.next().get();33.}34.output.collect(key, new IntWritable(sum));35.}36.}37.38.public static void main(String[] args) throws Exception {39.JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);40.conf.setJobName("wordcount");41.42.conf.setOutputKeyClass(Text.class);43.conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);44.45.conf.setMapperClass(Map.class);46.conf.setCombinerClass(Reduce.class);47.conf.setReducerClass(Reduce.class);48.49.conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);50.conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);51.52.FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));53.FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));54.55.JobClient.runJob(conf);57.}58.}59.用法假设环境变量HADOOP_HOME对应安装时的根目录，HADOOP_VERSION对应Hadoop的当前安装版本，编译WordCount.java来创建jar包，可如下操作：$ mkdir wordcount_classes$ javac -classpath ${HADOOP_HOME}/hadoop-${HADOOP_VERSION}-core.jar -d wordcount_classes WordCount.java$ jar -cvf /usr/joe/wordcount.jar -C wordcount_classes/ .假设：∙/usr/joe/wordcount/input - 是HDFS中的输入路径∙/usr/joe/wordcount/output - 是HDFS中的输出路径用示例文本文件做为输入：$ bin/hadoop dfs -ls /usr/joe/wordcount/input//usr/joe/wordcount/input/file01/usr/joe/wordcount/input/file02$ bin/hadoop dfs -cat /usr/joe/wordcount/input/file01Hello World Bye World$ bin/hadoop dfs -cat /usr/joe/wordcount/input/file02Hello Hadoop Goodbye Hadoop运行应用程序：$ bin/hadoop jar /usr/joe/wordcount.jar org.myorg.WordCount/usr/joe/wordcount/input /usr/joe/wordcount/output输出是：$ bin/hadoop dfs -cat /usr/joe/wordcount/output/part-00000Bye 1Goodbye 1Hadoop 2Hello 2World 2应用程序能够使用-files选项来指定一个由逗号分隔的路径列表，这些路径是task的当前工作目录。
