8.23每日总结

这周继续学习 MapReduce 程序，主要是针对一些更复杂的场景进行实践。首先，我尝试对天气案例进行了扩展，不仅统计天气数据中的温度极值，还计算了平均温度等指标。在编写这个扩展程序时，需要在 Mapper 和 Reducer 类中处理更多的数据逻辑，比如在 Mapper 中提取更多的天气字段，在 Reducer 中进行多指标的计算。然后，我还尝试处理了一些非文本类型的数据，比如 CSV 格式的数据，学习了如何在 MapReduce 中读取和解析这类数据。另外，我还学习了如何对 MapReduce 程序进行优化，比如调整 Map 和 Reduce 任务的数量、设置合适的分区数等，以提高程序的运行效率。
学习过程中遇到的问题主要是在处理复杂数据逻辑时，代码的可读性和可维护性较差，需要学习更好的代码组织方式。另外，在对 MapReduce 程序进行优化时，对于各种优化参数的设置效果不太好把握，需要通过多次实验来找到最佳的参数组合。
下周计划继续进行 MapReduce 程序的实践和优化，并且开始对整个大数据技术体系进行梳理，形成知识体系框架，同时准备开始复习之前学习的内容，为后续的学习和应用打下坚实的基础。