基于MapReduce的大量数据求和

hadoop 源代码

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。

java实现kmenas算法，有详细的注释，以及MapReduce实现Kmeans算法。 Map每读取一条数据就与聚类中心对比，求出该条记录对应的聚类中心，然后以聚类中心ID为key，该条数据为value将数据输出  利用Reduce的归并功能将相同的key(聚类中心ID相同)归并到一起，集中与该Key对应的数据，求出这些数据的平均值，输出平均值  对比Reduce求出的平均值与原来的聚类中心，如果不相同，将清空原中心的数据文件，将Reduce的结果写到中心文件中

在 gephi 提供的数据集上随便选一个实现标签传播算法五次. 比较五次算法结果的差别. 下载爵士音乐家网络数据： NET file. Jazz musicians network: List of edges of the network of Jazzmusicians. P.Gleiser and L. Danon , Adv. Complex Syst.6, 565 (2003). 网络文件。爵士音乐家网络:爵士音乐家网络边表列表。 *Vertices （顶点）    198 *Arcs弧 *Edges边缘

代码中利用Hbase相关的API，包括对HBase的增删改查等操作，对于初学者学习HBase能够起到作用。 前提是导入hadoop和hbase相关的jar包，可以在hadoop集群上面下载

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：

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

资源描述在Hadoop程序的例子。程序显示我们如何在Hadoop的MapReduce程序使用一个分区。这是一个课堂上的例子，我从我们的教练机上知道了。这是一个非常简单的代码版本，我可以肯定的，看到你们所有人都很容易理解。快乐学习

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

提供的是Hadoop系统中的HDFS文件系统的上传下载文件，以及对文件进行操作的的Java代码。提供的是Hadoop系统中的HDFS文件系统的上传下载文件，以及对文件进行操作的的Java代码。提供的是Hadoop系统中的HDFS文件系统的上传下载文件，以及对文件进行操作的的Java代码。提供的是Hadoop系统中的HDFS文件系统的上传下载文件，以及对文件进行操作的的Java代码。