start-all.sh（过时了）   先启动HDFS   sbin/start-dfs.sh   再启动YARN   sbin/start-yarn.sh

1.准备Linux环境             1.0点击VMware快捷方式，右键打开文件所在位置 -> 双击vmnetcfg.exe -> VMnet1 host-only ->

1.查看java的所有版本：yum list java* 2.安装免费版1.8： yum install java-1.8.0-openjdk.x86_64 3.配置java环境 vim /etc/profile

在Driver程序中，我们需要设置MapReduce任务的输入路径、输出路径、Mapper类、Reducer类等参数，并启动MapReduce任务。具体实现如下：

在Map阶段，我们需要对输入数据进行处理，并输出一个或多个键值对。在分组排序中，我们需要将输入数据按照group分组，并对每个组内的数据按照value进行排序。因此，我们可以在Map函数中实现对输入数据的分组和排序操作。具体实...

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型，可以分布式地处理数据，并且具有高可扩展性和高容错性。MapReduce模型的核心思想是将大规模数据集分割成小的数据块，然后分配给不同的计算节点进行处理，最后将处理结果汇总...

MapReduce Combiner是一个可选的组件，它与Mapper和Reducer组件类似，可以接收键值对作为输入，并输出相同或不同的键值对。Combiner通常用于对Mapper产生的中间数据进行本地聚合，以减少Mapper产生的中间数据的数量，并将更少...

Reducer类的主要任务是将Mapper任务的输出进行排序，并输出到文件中。由于我们要进行全排序，因此Reducer任务需要将所有的数据进行排序，而不是仅仅对每个分组进行排序。在Reducer任务中，我们可以使用Java中的List来存储所...

MapReduce全排序指对一个大数据集进行完全排序，即将数据集中的所有数据按照指定的排序方式进行排序，而不仅仅是对每个分组进行排序。全排序可以解决许多实际应用场景中的排序问题，例如对搜索结果进行排序、对电商数据进...

外部排序是指当数据量太大无法全部载入内存时，需要将数据分割成多个小块进行排序，然后再将排序后的小块合并成一个大的有序块。在MapReduce中，外部排序通常是在Reduce端进行的，即每个Reduce任务将它们处理的数据进行排序，...