基于MapReduce的大量数据求和

MapReduce实现大矩阵乘法 ，即把一个大的矩阵分解成两个矩阵，通过计算两个小的矩阵就可以获得大的矩阵，可以很有效地解决大数据存储的问题。

hadoop-2.6.0源代码，提供出给大家学习方便

Hadoop的计算框架只能处理文本文件，对于图像数据不能直接处理，本代码可以实现将图像文件转换成Mapreduce可以读取的SequenceFile，其中包括单机写入和读取，以及mapreduce读取，是进行分布式处理图像数据的第一步。

Hadoop构建数据仓库实践 操作指南 大数据知识(hadoop java hive bigdata)

用于计算学生的平均成绩，采用的平台是hadoop分布式平台，代码语言是java，这是一个比较基础的hadoop入门的例子，有助于新手熟悉mapreduce原理，难度会比Wordcount大一点点，但基本原理类似，都只需要一个map函数，一个reduce函数。

hadoop入门程序，方便学习。Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop旗下有很多经典子项目，比如HBase、Hive等，这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop，就必须知道HDFS和MapReduce是什么。我的程序里有入门介绍

hadoop 源代码

1、WordCountMap类继承了org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper，4个泛型类型分别是map函数输入key的类型，输入value的类型，输出key的类型，输出value的类型。 2、WordCountReduce类继承了org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer，4个泛型类型含义与map类相同。 3、map的输出类型与reduce的输入类型相同，而一般情况下，map的输出类型与reduce的输出类型相同，因此，reduce的输入类型与输出类型相同。 4、hadoop根据以下代码确定输入内容的格式：

使用Hadoop中的MapReduce计算框架可以对数字文本分析及求和，当遇到大规模数据时，使用别的编程语言会使得计算过程变得复杂，但使用MapReduce并行计算框架只需编写map函数和reduce函数即可，简单方便。

Hadoop2.0.入门案例。很实用，想要学习大数据的同学抓紧，里面有自己的学习心得！