putFormat的时候，竟然报错，原因是必须继承子org.apache.hadoop. mapreduce .OutputFormat。0.20.2比较致命的其中一个bug， 升级到0.21能解决

MapReduce是google提出的一个软件架构，是一种处理海量数据的并行编程模式，用于大规模数据集（通常大于1TB）的并行运算。 MapReduce封装了并行处理，容错处理，本地化计算，负载均

的分布式计算的计算模型，比较著名的就是MapReduce、MPI、BSP等。后来也产生了一些分布式计算系统，大家耳熟能详的Hadoop就是基于 MapReduce实现的。 本文的主人公是Parameter

摘要： Hadoop使用了MapReduce编程范式，目前已经被公认为是分布 式环境中分析大数据的标准框架。然而，它并不能很好的应用于大规模的计算几何处理。本文介绍的CG_Hadoop是一套可伸缩的和高效的

oschina.net/wdfnst/GraphMapReduce GraphMapReduce: 基于MapReduce编程模型的图计算框架 (名词约束: 顶点Vertex-图中顶点;节点Process-计算单元节点)

再次引爆了大数据的话题。带着比 Hadoop MapReduce 速度要快 100 倍的承诺以及更加灵活方便的 API，一些人认为这或许预示着 Hadoop MapReduce 的终结。 作为一个开源的数据处理框架，Spark

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

这里主要使用Java自带邮件类实现Mapreduce任务的监控，如果 Mapreduce任务报错则发送报错邮件。Mapreduce的报错信息通过hdfs中的日志获取，里面的报错日志是json格式，这里先将json转

并且设置setFilterIfMissing为true，也就是设置为如果该列不存在就过滤掉这条数据，默认为false。 4.利用MapReduce导出hbase数据 如果hbase作为数据的输出，job设置如下： Configuration

应用程序通常会通过提供map和reduce来实现 Mapper和Reducer接口，它们组成作业的核心。

1.比如我们输出的mapreduce结果，需要进入下一个mapreduce，该怎么解决？可以使用迭代式 2.那么什么是迭代式? 3.什么是依赖式？ 4.什么是链式？ 5.三种模式各自的应用场景是什么？

http://www.aboutyun.com/thread-8927-1-1.html Mapreduce在hadoop中是一个比较难以的概念。下面需要用心看，然后自己就能总结出来了。 概括：

MapReduce:超大机群上的简单数据处理                                             摘要 MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现

原文出处： 蘑菇先生 MapReduce近几年比较热的分布式计算编程模型，以C#为例简单介绍下MapReduce分布式计算。 阅读目录 背景 Map实现 Reduce实现 支持分布式 总结

这篇文章讨论了 MapReduce design patterns的四种基本设计模式： 1. Input-Map-Reduce-Output 2. Input-Map-Output 3. Input-Multiple

Disco是一个基于MapReduce的分布式计算框架。Disco是一个开源项目，由诺基亚研究中心开发用来解决处理大数据时碰到的实际问题。 Disco采用Python开发，具有易于使用，强大的特点

从这其中，我们想要计算出现的不同值的个数。可以用下列MR任务轻松完成这个工作: > db.runCommand( { mapreduce: "uniques", map: function () { emit(this.dim0

MapReduce 超大集群的简单数据处理 收件人： 发件人： 崮山路上走9遍 抄送： 日期： 2005-08-05 关于： MapReduce: Simplified Data Processing

本文将介绍基于物品的协同过滤推荐算法案例在TDW Spark与MapReudce上的实现对比，相比于MapReduce，TDW Spark执行时间减少了66%，计算成本降低了40%。 本文将介绍基于物品的协同过滤推荐算法案例在TDW

处理工作流，而不是直接实现Hadoop MapReduce的 算法。 该 处理API使开发者可以快速装配复杂的分布式流程，而无需“考 虑”MapReduce。 同时还可以基于流程之间的依赖及其它元数据信息来有效地进行调度。