《HBase数据库应用案例教程》 项目7 HBase与MapReduce的集成.pptx

HBase数据库应用案例教程

7HBase与MapReduce的集成项目

项目导读作为一个功能强大的面向列的分布式存储系统，HBase广泛用于大规模数据的存储和处理。然而，对于一些复杂的数据处理任务，仅仅依靠HBase本身提供的功能可能无法满足需求。此时，可以将HBase与MapReduce结合起来使用，以更好地应对复杂的数据处理任务，提高数据处理效率。

知识目标了解HBase和MapReduce的关系。理解MapReduce的核心思想。了解MapReduce的应用场景。熟悉HBaseMapReduce相关类。能力目标能够根据实际需求编写map方法和reduce方法。能够使用MapReduce对HBase中的数据进行高效处理。素质目标提高分析问题和解决问题的能力和自信心。增强积极思考、寻求解决方法的意识。

项目分析在?HBase?中处理大规模数据时，通常借助?MapReduce?来完成。本项目首先介绍MapReduce和HBase的关系，以及MapReduce的核心思想和应用场景，然后介绍HBaseMapReduce相关类，最后通过使用MapReduce操作销售记录表，练习HBase与MapReduce集成的综合应用。

项目导航MapReduce简介1MapReduce核心思想2MapReduce应用场景3HBaseMapReduce相关类4

01MapReduce简介

问题导入全班学生以?3～5?人为一组，各组选出组长。组长组织组员扫码观看“HBase和MapReduce”视频，讨论并回答下列问题。问题1：简述HBase和MapReduce的关系。问题2：MapReduce在大数据处理方面有哪些优势和局限性?HBase和MapReduce

MapReduce简介MapReduce最早是由谷歌公司在2004年提出的一种编程模型和框架，用于大规模数据的并行计算。MapReduce和HBase均是Hadoop生态系统的重要组件，它们各自扮演着不同的角色，但彼此之间又存在密切的关系。MapReduce?是一个分布式计算框架，用于大规模数据的并行计算。HBase?是一个面向列的分布式数据库，用于大规模数据的存储。使用?MapReduce?可以对?HBase?中的数据进行复杂的聚合、过滤、排序等操作。MapReduce?和?HBase?都运行在Hadoop之上，它们共享同一个文件系统（通常是?HDFS）和其他基础服务。总的来说，MapReduce?和?HBase?虽然可以单独使用，但两者结合起来会构成一个更加完美的解决方案，使得大规模数据的存储和处理变得更加高效和可靠。

课堂检测MapReduce是什么？HBase和MapReduce的有什么关联？

02MapReduce核心思想

视频导入

MapReduce核心思想MapReduce通过map方法和reduce方法处理大规模数据并行计算问题，其核心思想是“分而治之”。使用MapReduce操作大规模数据需要经过两个阶段，分别是Map（映射）阶段和Reduce（归约）阶段。（1）Map阶段。Map阶段负责将待处理的数据拆分，即将复杂的任务拆分为若干个简单的任务并分配给多个节点并行处理。每个节点会对?Map?任务执行相同的操作，并生成键值对（key/value）形式的中间结果。（2）Reduce阶段。Reduce阶段负责将Map阶段得到的中间结果进行全局汇总，具有相同键的键值对会被发送到同一个Reduce任务中，最终将大规模的数据汇总形成更小规模的数据。

MapReduce核心思想【实例6-1】假设有一个文本文件（内容如下），要求统计文本文件中每个单词出现的次数。HelloWorldHadoopMapReduceHelloWorld在该场景下，可以使用MapReduce进行并行计算。思路分析（1）Map阶段。在Map阶段，需要将文本文件分割成4行，每个Map任务读取其中1行，并将内容拆分成单词，然后统计每个单词出现的次数，具体步骤如下。

MapReduce核心思想①对文本文件的每行进行拆分，得到单词列表，具体如下。//第1行拆分结果HelloWorld//第2行拆分结果Hadoop//第3行拆分结果MapReduce//第4行拆分结果HelloWorld

MapReduce核心思想②针对文本文件中每行的每个单词，生成键值对。其中，键是单词，值是该单词出现的次数，具体如下。//第1行键值对Hello：1World：1//第2行键值对Hadoop：1//第3行键值对MapReduce：1//第4行键值对Hello：1World:1③将生成的键值对输出到中间文件。

MapReduce核心思想（2）Reduce阶段。在Reduce阶段，需要将Map阶段输出的键值对进行合并和排序，并