MapReduce实验报告

实验五MapReduce实验：单词计数5.1 实验目的基于MapReduce思想，编写WordCount程序。

5.2 实验要求1．理解MapReduce编程思想；2．会编写MapReduce版本WordCount；3．会执行该程序；4．自行分析执行过程。

5.3 实验原理MapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。

这样做的好处是可以在任务被分解后，可以通过大量机器进行并行计算，减少整个操作的时间。

适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存。

基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。

理解MapReduce和Yarn：在新版Hadoop中，Yarn作为一个资源管理调度框架，是Hadoop下MapReduce程序运行的生存环境。

其实MapRuduce除了可以运行Yarn框架下，也可以运行在诸如Mesos，Corona之类的调度框架上，使用不同的调度框架，需要针对Hadoop做不同的适配。

一个完成的MapReduce程序在Yarn中执行过程如下：（1）ResourcManager JobClient向ResourcManager提交一个job。

（2）ResourcManager向Scheduler请求一个供MRAppMaster运行的container，然后启动它。

（3）MRAppMaster启动起来后向ResourcManager注册。

（4）ResourcManagerJobClient向ResourcManager获取到MRAppMaster相关的信息，然后直接与MRAppMaster进行通信。

（5）MRAppMaster算splits并为所有的map构造资源请求。

（6）MRAppMaster做一些必要的MR OutputCommitter的准备工作。

（7）MRAppMaster向RM(Scheduler)发起资源请求，得到一组供map/reduce task运行的container，然后与NodeManager一起对每一个container执行一些必要的任务，包括资源本地化等。

mapreduce实验小结MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集，其核心理念是“分而治之”。

它首先将大规模数据集分割成若干小的子集，然后在分布式系统上的各个节点并行处理这些子集，并整合处理结果。

下面是我对 MapReduce 实验的小结：1. 实验目标：本次实验的目标是熟悉 MapReduce 的基本概念和编程模型，通过实现一个简单的 MapReduce 任务（如 WordCount）来掌握其工作流程和关键步骤。

2. 环境搭建：我们使用了 Hadoop，这是一个流行的开源分布式计算框架，用于实现 MapReduce。

我们首先配置了 Hadoop 集群环境，包括一个 NameNode 和多个 DataNode。

3. 数据准备：为了进行 MapReduce 实验，我们准备了一个文本数据集。

这个数据集可以是一个或多个文本文件，包含了我们想要分析的文本数据。

4. MapReduce 任务实现：Map 阶段：在此阶段，我们实现了一个 Map 函数，它读取输入数据（文本文件中的每一行），然后输出一系列的键值对。

对于WordCount 任务，Map 函数将每一行文本拆分成单词，并输出每个单词及其计数 1。

Shuffle 阶段：此阶段是框架自动完成的，它将 Map 阶段输出的键值对按照键进行排序和分组。

Reduce 阶段：在此阶段，我们实现了一个 Reduce 函数，它接收 Shuffle 阶段输出的键值对，并对每个键的值进行聚合。

对于WordCount 任务，Reduce 函数将计算每个单词的总数。

5. 任务执行与结果查看：我们使用 Hadoop 命令行工具提交了MapReduce 任务，并监视了其执行状态。

任务完成后，我们查看了输出结果，验证了 MapReduce 任务的正确性。

6. 实验总结：优点：MapReduce 模型非常适合处理大规模数据集，因为它能够充分利用分布式系统的并行计算能力。

实验M a p R e d u c e编程初级实践The following text is amended on 12 November 2020.实验3 MapReduce编程初级实践1.实验目的1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。

2.实验平台已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。

3.实验内容和要求1.编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。

下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。

实验最终结果（合并的文件）：代码如下：package ;import class Merge {public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {private static Text text = new Text();public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {text = value;(text, new Text(""));}}public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {public void reduce(Text key, Iterable<Text> values,Context context)throws IOException, InterruptedException {(key, new Text(""));}}public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration conf = new Configuration();("", "");String[] otherArgs = new String[] { "input", "output" };if != 2) {"Usage: Merge and duplicate removal <in> <out>");(2);}Job job = (conf, "Merge and duplicate removal");;;;;;(job, new Path(otherArgs[0]));(job, new Path(otherArgs[1]));(true) 0 : 1);}}2. 编写程序实现对输入文件的排序现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。

mapreduce编程实验报告心得【实验报告心得】总结：本次mapreduce编程实验通过实际操作，使我对mapreduce编程框架有了更深入的理解。

在实验过程中，我学会了如何编写map和reduce函数，并利用这些函数从大数据集中进行数据提取和聚合分析。

通过这个实验，我还掌握了如何调试和优化mapreduce任务，以提高数据处理效率和性能。

一、实验目的：本次实验的目的是掌握mapreduce编程框架的使用方法，理解其实现原理，并在实际编程中熟练运用map和reduce函数进行数据处理和分析。

二、实验环境和工具：本次实验使用Hadoop分布式计算框架进行mapreduce编程。

使用的工具包括Hadoop集群、HDFS分布式文件系统以及Java编程语言。

三、实验过程：1. 实验准备：在开始实验前，我首先了解了mapreduce的基本概念和特点，以及Hadoop集群的配置和使用方法。

2. 实验设计：根据实验要求，我选择了一个适当的数据集，并根据具体需求设计了相应的map和reduce函数。

在设计过程中，我充分考虑了数据的结构和处理逻辑，以保证mapreduce任务的高效完成。

3. 实验编码：在实验编码过程中，我使用Java编程语言来实现map 和reduce函数。

我按照mapreduce编程模型，利用输入键值对和中间结果键值对来进行数据处理。

在编码过程中，我注意了代码的规范性和可读性，并进行了适当的优化。

4. 实验测试：完成编码后，我在Hadoop集群上部署和运行了我的mapreduce任务。

通过对数据集进行分析和处理，我验证了自己编写的map和reduce函数的正确性和性能。

5. 实验总结：在实验结束后，我对本次实验进行了总结。

我分析了实验中遇到的问题和挑战，并提出了相应的解决方法。

我还对mapreduce编程框架的优缺点进行了评估，并给出了自己的观点和建议。

四、实验结果和观点：通过本次实验，我成功实现了对选定数据集的mapreduce处理。

Mapreduce程序设计报告姓名：学号：题目：莎士比亚文集WordCount1、实验环境联想pc机虚拟机：VM 10.0操作系统：Centos 6.4Hadoop版本：hadoop 1.2.1Jdk版本：jdk-7u25Eclipse版本：eclipse-SDK-4.2.2-linux-gtk-x86_642、实验设计及源程序2.1实验说明对莎士比亚文集文档数据进行处理，统计所有除Stop-Word（如a, an, of, in, on, the, this, that,…)外所有出现次数k次以上的单词计数，最后的结果按照词频从高到低排序输出。

2.2实验设计（1）TokenizerMapper类这个类实现Mapper 接口中的map 方法，输入参数中的value 是文本文件中的一行，利用正则表达式对数据进行处理，使文本中的非字母和数字符号转换成空格，然后利用StringTokenizer 将这个字符串拆成单词，最后将输出结果。

public static class TokenizerMapperextends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { //System.out.println(key+".........."+value);String line=value.toString();String s;//将文本中的非字母和数字符号转换成空格Pattern p =pile("[(,.:;'|?!)]");Matcher m=p.matcher(line);S tring line2=m.replaceAll(" ");//System.out.println(line2);S tringTokenizer itr = new StringTokenizer(line2); //将字符串拆成单词while (itr.hasMoreTokens()) {s=itr.nextToken();word.set(s);if(!ls.contains(s))context.write(word, one);}}}(2)IntSumReducer类这个类是第一个作业的Reduce类，实现Reducer 接口中的reduce 方法, 输入参数中的key, values 是由Map任务输出的中间结果，values 是一个Iterator, 遍历这个Iterator, 就可以得到属于同一个key 的所有value.此处，key 是一个单词，value 是词频。

使用mapreduce处理ncdc气象数据实验小结
本次实验使用MapReduce框架处理了NCDC气象数据。

实验的目标是通过编写Map和Reduce函数，对大规模气象数据进行处理和分析，以计算每个气象站的最高温度。

在实验过程中，首先进行了数据预处理，将原始数据转化为适合MapReduce处理的格式，将每行数据中的气象站编号和温度提取出来作为Map的键值对。

然后，编写了Map函数，将每个气象站的温度作为键，将气象站编号作为值进行输出。

再编写Reducer函数，对相同键值的气象站进行合并，并选择最高温度的气象站作为输出结果。

在运行实验时，首先将数据集加载到分布式文件系统中，并通过hadoop命令提交MapReduce作业。

通过观察作业的运行日志和输出结果，可以得到每个气象站的最高温度。

通过本次实验，我了解了MapReduce框架的使用方法，掌握了编写Map和Reduce函数的技巧。

同时也深入了解了NCDC 气象数据的结构和特点。

在实验过程中，我遇到了一些问题和挑战，比如数据预处理的复杂性和MapReduce作业的调试和优化等。

通过解决这些问题，我获得了对大规模数据处理和分析的经验和能力。

总的来说，本次实验对我来说是一次很有收获和挑战的实践，通过实践加深了对MapReduce框架和数据处理技术的理解，提高了自己的编程和分析能力。

第8课-MapReduce单词统计实验MapReduce单词统计实验【实验名称】MapReduce单词统计实验【实验⽬的】hadoop的Wordcount程序是hadoop⾃带的⼀个⼩⼩的案例，通过给出要统计的单词及⼀个单词列表，统计这个单词在列表⾥出现的次数。

【实验要求】1.理解MapReduce编程思想；2.成功编写MapReduce版本的WordCount；3.执⾏该程序；4.⾃⾏分析执⾏过程。

【实验环境】此实验在第2课的基础上进⾏实验，如没有hadoop集群的环境请先按照第2课的内容部署好hadoop集群环境再进⾏此课程【实验步骤】1.基础环境准备1.1 IP地址规划序号主机⾓⾊IP 主机名账户密码1 hadoop1MasterNameNodeJobTracker172.16.16.131hadoop1root1234562 hadoop2SlaveDataNodeTaskTracker172.16.16.132hadoop2root1234563 hadoop Slave 172.16.16.133 hadoop root 123453 DataNode3 6TaskTracker2.Wordcount程序2.1检查集群环境是否正常我们通过在每个节点上运⾏jps命令，查询hadoop集群的服务是否正常运⾏[root@hadoop1 ~]# jpshadoop1:hadoop2hadoop32.2在hadoop1上查看hadoop的jar包2.2.1我们在主节点上进⼊hadoop安装⽬录下的bin⽬录[root@hadoop1 ~]# cd /opt/hadoop-3.1.0/bin/2.2.2测试jar包都有哪些⼯具[root@hadoop1 bin]# ./hadoop jar/opt/hadoop-3.1.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-exa mples-3.1.0.jar2.2.3从这个截图中可以清晰的看到hadoop-mapreduce-examples-3.1.0.jar⽂件不只有⼀个Wordcount⼀个⼩案例，还有其他的⼩案例，但是现在我们是测试⼀下我们的hadoop到底是怎么运⾏的，所以就⽤⼀个简单的Wordcount程序就OK了2.2.4查看Wordcount需要提供哪些参数[root@hadoop1 bin]# ./hadoop jar/opt/hadoop-3.1.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-exa mples-3.1.0.jar wordcount根据上⾯显⽰。

mapreduce实验报告总结一、引言MapReduce是一种用于处理和生成大数据集的编程模型和模型化工具，它由Google提出并广泛应用于各种大数据处理场景。

通过MapReduce，我们可以将大规模数据集分解为多个小任务，并分配给多个计算节点并行处理，从而大大提高了数据处理效率。

在本实验中，我们通过实践操作，深入了解了MapReduce的工作原理，并尝试解决了一些实际的大数据处理问题。

二、实验原理MapReduce是一种编程模型，它通过两个核心阶段——Map阶段和Reduce阶段，实现了对大规模数据的处理。

Map阶段负责处理输入数据集中的每个元素，生成一组中间结果；Reduce阶段则对Map阶段的输出进行汇总和聚合，生成最终结果。

通过并行处理和分布式计算，MapReduce可以在大量计算节点上高效地处理大规模数据集。

在本实验中，我们使用了Hadoop平台来实现MapReduce模型。

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它提供了包括MapReduce在内的一系列数据处理功能。

通过Hadoop，我们可以方便地搭建分布式计算环境，实现大规模数据处理。

三、实验操作过程1.数据准备：首先，我们需要准备一个大规模的数据集，可以是结构化数据或非结构化数据。

在本实验中，我们使用了一个包含大量文本数据的CSV文件。

2.编写Map任务：根据数据处理的需求，我们编写了一个Map任务，该任务从输入数据集中读取文本数据，提取出关键词并进行分类。

3.编写Reduce任务：根据Map任务的输出，我们编写了一个Reduce任务，该任务将相同关键词的文本数据进行汇总，生成最终结果。

4.运行MapReduce作业：将Map和Reduce任务编译成可执行脚本，并通过Hadoop作业调度器提交作业，实现并行处理。

5.数据分析：获取处理后的结果，并进行数据分析，以验证数据处理的有效性。

四、实验结果与分析实验结束后，我们得到了处理后的数据结果。

mapreduce编程实例实验总结在这个实验总结中，我要讲述的是关于MapReduce编程实例的经验和教训。

在进行MapReduce编程实例实验期间，我们的目标是使用MapReduce框架来解决大规模数据处理的问题。

我们首先需要理解MapReduce的基本概念和原理，以及它的工作流程。

在实验过程中，我首先意识到编写高效的MapReduce程序需要充分理解输入数据的特点和问题的要求。

我学会了通过合理的数据划分和分布，以及适当的数据类型选择和优化，来提高程序性能和可扩展性。

其次，在实验中我开始注重输入数据的预处理和清洗工作。

数据的准确性和一致性对于MapReduce处理过程的正确性至关重要。

我学会了使用适当的数据结构和算法来处理和筛选输入数据，以确保我们得到可靠的结果。

另外，在编写程序时，我熟悉并使用了Map和Reduce函数的操作。

Map函数可以将输入数据转化为键值对的形式，而Reduce函数则根据键值对进行数据的聚合和计算。

合理地设计和实现这些函数对于程序的正确性和效率至关重要。

此外，我还学会了有效地使用MapReduce框架提供的一些工具和函数。

例如，我使用了Combiner函数来实现MapReduce结果的局部聚合，从而减少数据传输和减轻Reduce的负担。

我还使用Counters工具来监控和统计程序中的特定事件和信息。

最后，在实验总结中，我认识到调试和优化MapReduce程序是一个迭代和持续的过程。

通过对程序的性能和输出结果的不断分析和改进，我能够不断提升程序的效率和可靠性。

总的来说，在本次MapReduce编程实例实验中，我收获了对MapReduce框架的深入理解和熟练应用。

通过不断探索和实践，我学会了如何编写高效、稳定的MapReduce程序，并在处理大规模数据时取得了令人满意的结果。

这次实验对于我在大数据处理领域的学习和发展具有重要的意义。

mapreduce编程实例——词频统计实验总结
本次实验是使用MapReduce编程模型进行词频统计。

实验中首先了解了MapReduce的概念和原理，然后根据实际需求编写了相应的Mapper和Reducer函数，最后通过Hadoop集群执行MapReduce任务进行词频统计。

在实验过程中，遇到了一些问题和难点，下面对实验过程进行总结和分析。

首先，在编写Mapper函数时，需要从输入数据中获取每个单词，并将其转化为键值对的形式进行输出。

在这个过程中，需要注意对输入数据进行预处理，包括分词、过滤停用词等，以保证输出结果的准确性。

其次，在编写Reducer函数时，需要对Mapper输出的键值对进行合并和统计。

在这个过程中，需要使用哈希表等数据结构来保存中间结果，以便进行合并和统计操作。

最后，在提交MapReduce任务时，需要配置好Hadoop集群的相关参数，包括输入路径、输出路径、Mapper和Reducer类等。

在这个过程中，需要注意使用合适的数据格式，以及对任务进行适当的拆分和分配，以提高任务的执行效率和并行度。

通过本次实验，我进一步了解了MapReduce编程模型的原理和应用，掌握了编写MapReduce程序的基本方法和技巧。

同时，也感受到了MapReduce在
大数据处理方面的高效性和可扩展性。

在今后的实际工作中，我将进一步应用和拓展这方面的知识，为数据分析和处理提供有效的解决方案。