项目中的mr案例citydata数据资源-CSDN下载

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需积分: 14 163 浏览量 2022-06-28 21:50:40 上传评论 1 收藏 138KB RAR 举报

在大数据领域，MapReduce是一种广泛应用于处理海量数据的编程模型，由Google提出并开源实现，主要解决了分布式计算的问题。在这个“项目中的mr案例citydata数据”中，我们可能正在处理一个涉及城市数据的分析任务。city.txt文件可能是这个任务的核心数据源，包含有关城市的各类信息。 MapReduce的工作流程分为三个主要阶段：Map、Shuffle（或称为Sort）和Reduce。Map阶段将原始数据分解成一系列键值对，并对每个键值对执行用户定义的函数，生成中间结果。这些中间结果按照键进行排序，以便在Shuffle阶段进行分组。Reduce阶段接收相同的键值对，并将它们聚合在一起，通过用户定义的reduce函数处理，产生最终的结果。在这个citydata项目中，city.txt文件可能包含各种城市的数据，如城市名、人口数量、地理位置、GDP等。Map阶段可能负责解析这些数据，将每个城市的信息转换为键值对，例如，城市名作为键，对应的城市信息作为值。例如，"北京|10000000|北纬39.9042°，东经116.4074°|30000亿"，其中管道符（|）分隔了城市名、人口、经纬度和GDP。 Shuffle阶段会按照城市名（键）对这些中间结果进行排序和分区，确保相同城市名的数据被分到一起，这为Reduce阶段的处理做好准备。Reduce阶段则可以统计每个城市的人口总数，计算平均GDP，或者查找特定条件下的城市，比如人口超过一定数量或者GDP最高的城市。此外，这个项目可能还涉及到Hadoop框架，因为Hadoop是实现MapReduce的主要平台。Hadoop提供了一个分布式文件系统（HDFS）来存储city.txt这样的大数据文件，并且通过YARN资源管理器来调度和执行MapReduce作业。为了运行这个项目，我们需要配置Hadoop环境，包括设置集群参数，确保数据能够正确地分布在各个节点上进行处理。这个“项目中的mr案例citydata数据”利用MapReduce模型，结合city.txt文件的城市数据，进行大数据的分析工作，可能涵盖了人口统计、经济指标等多个方面的信息。通过Hadoop平台，项目实现了大规模数据的高效处理和计算，充分展示了大数据分析在理解和挖掘城市数据价值方面的能力。

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city.txt 1.14MB

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