MyMapReduce mapreduce的实现

SHAVADOOP项目Map Reduce在Java中的实现

一、简介

作为该项目的一部分，我实施了一个程序，该程序遵循Google科学论文的Map Reduce架构。这个程序是用Java编写的，对给定的文档执行“字数统计”，并返回一个包含每个单词出现次数的文件。在该程序的架构中，有一个Master负责指导Map-Reduce作业，而Slaves是远程机器，它们以分布式方式执行任务。主机读取和剪切——根据给定的行数——输入文本，并将行以分布式方式发送给Slaves，Slaves将“拆分”数据并将它们以Key（word）的形式写入文件中——值（单词出现的次数）。这一步是地图。在每个“拆分”结束时，Master读取文件并构建一个字典，该字典将引用找到它们的单词和文件。键（字）-值（文件地址）当所有Maps完成后，对于字典中的每个字。

那么，这个神秘的MapReduce究竟是什么？其实，它是分布式计算中的一把利器。可以想象成你在整理一间乱糟糟的房间，你先将房间分成几个区域（Map），每个区域的物品分别整理好后再汇总（Reduce）。Google云计算原理_并行数据处理模型MapReduce中文PPT展示了这一过程的详细步骤，非常值得一看。

还有一篇文章《MapReduce字数统计案例》，具体介绍了如何在MapReduce中进行字数统计操作。通过这篇文章，你可以了解到如何用MapReduce处理大量文本数据，看看是否能带来启发。更有趣的是，《分布式计算利器_MapReduce》对MapReduce的原理和应用场景进行了详细解读，读完之后你会发现原来数据处理也可以这么有趣！

如果你对Java编写MapReduce程序感兴趣，那么《java字数统计程序》将是你的必备指南。这个指南提供了详细的代码示例，帮助你一步步实现自己的MapReduce字数统计程序。

在探索MapReduce的过程中，《分布式计算框架MapReduce》和《MapReduce计算框架》这两篇文章也非常值得推荐。它们详细介绍了MapReduce的架构和在实际中的应用。通过阅读这些文章，你不仅可以深入了解MapReduce的实现细节，还能学习到许多实用的分布式计算技巧。

如果你想进一步了解MapReduce的各种实际应用，不妨看看《大数据大数据处理模型及MapReduce》这篇文章。它全面展示了MapReduce在大数据处理中的应用场景和优势，绝对让你受益匪浅。

你会发现MapReduce不仅仅是一个理论概念，而是一个能够实际应用到各种场景中的强大工具。还在等什么呢？赶快点击这些链接，开始你的MapReduce探索之旅吧！