MR4C 是 Google 开发的 C++ 的 MapReduce 框架，你可以在 Hadoop 架构中执行本地代码。 依赖： tested with Ubuntu 12.04 and CentOS

来自： http://dataunion.org/22608.html 1.MapReduce作业运行流程 下面贴出我用visio2010画出的流程示意图： 流程分析：

随着 Hadoop 和大数据应用的爆发式增长，很多人正在寻找将他们已有的实现转为 MapReduce 方式的方法。不幸的是，除了 《应用 MapReduce 进行数据密集的文本处理》 和 《Mahout

1， 在hadoop中，reduce支持多个输出,输出的文件名也是可控的， 就是继承MultipleTextOutputFormat类，重写generateFileNameForKey方法 public

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

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)

十年前宣布了分布式大数据集处理系统 MapReduce ，推动了 Hadoop 等大数据分析系统的出现。在刚刚举行的 Google I/O大会上，搜索巨人宣布了 MapReduce 的继任者 Gloud Dataflow

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

com/WangErXiao/spring-data 具体的spring-data 操作mongodb这里不做介绍。这里只介绍mongo map reduce。 @Component public class User

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

toBytes("info"), Bytes.toBytes("name")); 这里加入了列限定，也就是只返回列族info下面的name字段。但是如果name字段根本不存在，返回的Result在调用result

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

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 背景

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

分析在MongoDB中正成为越来越重要的话题，因为它在越来越多的大型项目中使用。人们厌倦了使用不同的软件来做分析（包括Hadoop），它们显然需要传输大量开销的数据。 MongoDB提供了两种内置分析数据的方法：Map

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