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Map任務個數
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WordCount完整過程
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MapReduce四個階段
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hdfs架構
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矩陣相乘在
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?因為在文件中的矩陣多數是按照行存放的，多以可將右邊的矩陣轉置方便計算。
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矩陣在文件中的表示
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分布式緩存
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第二部：
在Mapper類或Reducer類中的setup方法中，用輸入流獲取分布式緩存中的文件。
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如何使用distributionCache？
在main方法中加載共享文件的路徑，可以是目錄或者文件，在路徑末尾加#+別名，可以在map階段使用該別名。
String cache = "hdfs://ipaddress:port/cache/file";
cache = cache + "#myfile";
job.addCacheFile(new Path(cache).toUri,conf);//添加到job配置
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Map階段：
只統計全量的文辭文本中存在的文本，在第一行輸出時，由于第三個單詞不在全量單詞中，所以不做輸出。
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分布式緩存：
在執行MapReduce時可能Mapper間要共享一些信息，如果信息量不大可以將其加載到HDFS中，這就是Hadoop的緩存機制
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從map到reduce的過程
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本地優化階段
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本地優化階段：
map進行拆分之后會按照首字母進行排序， 下一步進行合并。
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