my-test MapReduce案例集

在大数据场景中，MapReduce是一种经典的分布式计算模型，广泛应用于数据清洗、统计和挖掘。是在Apache Hadoop环境下，它了高并发与容错能力，适合批量大规模数据。

一个名为“my-test.zip”的项目包含三个典型 MapReduce 案例：流量统计、单词计数和商品销售。这些案例展示了 MapReduce 模型在结构化与非结构化数据上的实用价值。

在网络日志中，MapReduce 可以按时间段统计流量、识别高频 URL 及来源 IP。通过 Mapper 生成如(URL, 1)的键值对，Reducer 聚合相同 URL 的访问次数，实现访问量统计。

文本是 MapReduce 的经典应用之一。以《恰同学少年》为例，文本被分词，Mapper 输出如(“风华正茂”, 1)，Reducer 汇总每个词的总频次，支持文本挖掘与自然语言任务。

在零售行业，统计商品销售数据有助于市场决策。Mapper 交易记录，提取商品 ID 和数量，Reducer 汇总销售总量与金额，用于识别热销商品与消费行为。

MapReduce 在Hadoop体系中由 JobTracker 和 TaskTracker 协同调度。作业以任务为单位并行执行，结合数据本地化优化提升效率。

开发者通过继承 Mapper 和 Reducer 类，用Java编写核心逻辑，并在 Driver 类中配置与提交作业。InputFormat 和 OutputFormat 则对多种数据源与结果输出的支持。

除原生 MapReduce 外，Hadoop 生态还包括Hive和Pig等工具，更友好的 SQL 或数据流式接口。同时，Spark等内存计算框架也正逐步改变大数据方式，但 MapReduce 的计算思想依然深远影响数据并行挖掘。