hadoop学习(7)

 

（1）本周学习MapReduce中的排序和分组总结：

   本周我花了20小时学习Hadoop中MapReduce中的排序和分组操作。在Hadoop默认的排序算法中，只会针对key值进行排序。在Hadoop中的默认分组规则中，也是基于Key进行的，会将相同key的value放到一个集合中去

   在学习阶段，我用了12小时来阅读相关文档和教程，了解MapReduce中的排序和分组概念、原理以及在实际作业中的应用。

   我还花了6小时编写和测试MapReduce代码，包括自定义排序和分组策略的实现。

   在解决问题方面，我花了2小时来处理在学习和编码过程中遇到的一些问题，主要涉及排序键的选择和分组操作的调试。

 

（2）下周计划：

   下周我计划继续深入学习Hadoop中MapReduce中的常见算法，通过单词计数、数据去重、等经典算法例题，对MapReduce进一步了解。

   如果可能的话，我也会探索如何将MapReduce与其他Hadoop生态系统组件集成，以构建更复杂的数据处理流程。

 

（3）本周遇到的问题：

   在学习排序和分组时，我遇到了一些有关排序字段和分组策略的问题，需要更深入的了解MapReduce的工作机制。

   在编写MapReduce代码时，我遇到了一些关于排序和分组的性能优化问题，需要查找解决方案并进行代码调试。

   另外，我还需要解决如何应对不同数据集和分析需求的排序和分组问题，以确保结果正确且高效。