运行setup（）之后，再重复调用Context上的nextKeyValue（）委托给RecordRader的同名函数实现来为map产生key和value对象。通过Context，key，value从RecordReader中重新取出传递给map（）.通过调用reader读到stream的结尾时，nextKeyValue（）方法返回false，map任务运行cleanup（）方法，然后结束。
您好，第一种方法是用Mapper读取文本文件用StringTokenizer对读取文件内的每一行的数字（Hadoop处理文本文件时，处理时是一行一行记取的）进行分隔，获取每一个数字，然后求和，再将求得的值按Key/Value格式写入Context，最后用Reducer对求得中间值进行汇总求和，得出整个文件所有数字的和。
其次，Hadoop的Map任务调度是以文件作为单位的，每个Map任务处理一个文件。如果有大量的小文件，就会生成大量的Map任务，导致Map任务调度效率降低，同时也会产生大量的任务启动和销毁开销。再者，NameNode是Hadoop集群的主节点，负责管理文件系统的元数据。每个文件、目录和块在NameNode中都有对应的元数据。
Hadoop集群的核心组件不包括：hadoop的数据存储工具。Hadoop MapReduce - MapReduce是负责数据处理的Hadoop层。它编写了一个应用程序来处理存储在HDFS中的非结构化和结构化数据。它负责通过将数据划分为独立任务来并行处理大量数据。处理分两个阶段完成Map和Reduce。
HDFS（Hadoop distribute file system）——Hadoop生态系统的基础组件Hadoop分布式文件系统。它是其他一些工具的基础HDFS的机制是将大量数据分布到计算机集群上，数据一次写入，但可以多次读取用于分析。HDFS让Hadoop可以最大化利用磁盘。
Hadoop的特点 Hadoop具有无共享、高可用、弹性可扩展的特点，因此非常适合处理海量数据。它可以被部署在一个可扩展的集群服务器上，以便更有效地管理和处理大规模数据。Hadoop的核心组件 Hadoop的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式运算编程框架）和YARN（分布式资源调度系统）。
Hadoop诞生于2005年，是Apache软件基金会下的一个开源项目。其核心设计目标是允许在商用硬件集群上处理大规模数据集。Hadoop的得名灵感来自于创始人儿子的一只玩具象。
Hadoop的三大核心组件分别是：HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储工具。YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）：Hadoop 的资源管理器。
1、数据导入：首先，将原始数据导入到Datafocus平台中。可以从本地文件、数据库、API接口等不同来源导入数据。 数据预览与探索：在Datafocus平台上，可以对导入的数据进行预览和探索，以了解数据的结构和内容，发现数据中的问题和异常。 缺失值处理：识别和处理数据中的缺失值。
2、简单地说就是把文本内容中的每个单词（去除一些连接词后）转换成数据，复杂地说就是进行向量空间模型化（VSM）。该过程使每个单词都有一个编号，这个编号是就它在文档向量所拥有的维度。这个工作在mahout中实现时，大数据分析师也只需要执行其中的一个命令，就可以轻松地实现文本内容的向量化。
3、一旦数据被收集，它们需要被存储在适当的地方以供后续处理。大数据处理需要使用分布式存储系统，如Hadoop的HDFS、Apache Cassandra等。这些系统具有高可扩展性和容错性，能够处理大规模的数据。数据清洗和预处理 收集到的数据可能包含噪声、缺失值和异常值。
4、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL（HiveSQL）查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
1、Hadoop集群中的文件储存在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。Hadoop是一个用于处理大规模数据集的开源框架，而HDFS则是Hadoop的核心组件之一，负责在集群中存储数据。HDFS被设计为能够跨越多个节点存储大量数据，并提供高吞吐量访问这些数据的能力。
2、在Hadoop中，数据存储节点是计算节点，这种设计是实现分布式计算和存储的高效性。将计算代码推送到存储节点上进行本地化计算，减少数据的传输和网络开销，提高计算效率。Hadoop使用的HDFS是专门为分布式计算设计的文件系统，将数据划分为多个块，在集群中的多个存储节点上进行分布式存储。
3、存放到HDFS 一般都是要分析的数据。分析完成的数据直接存储到MYSQL 或者ORACLE 中。这种处理方式是离线处理。如日志文件存储到hdfs 分析出网站的流量 UV PV 等等。一般都是用pig hive 和mr 等进行分析的。存放到HBASE 一般都是数据拿过来直接用的。而且他是实时的。
4、Hadoop三个组件的关系是紧密相连、协同工作的，它们共同构成了Hadoop分布式计算框架的基石，实现了大数据的高效存储与计算处理。首先，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一，它负责存储海量的数据。HDFS采用主从架构，通过多个数据节点共同存储数据，实现了数据的分布式存储和容错机制。
5、错误描述：Hadoop是一个用于数据存储和数据处理的开源框架，但其只能处理结构化数据。首先，我们需要明白什么是Hadoop。Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
为了最大限度地减少处理时间，在此并行架构中，Hadoop“moves jobs to data”，而非像传统模式那样“moving data to jobs”。这就意味着，一旦数据存储在分布式系统之中，在实时搜索、查询或数据挖掘等操作时，如访问本地数据，在数据处理过程中，各节点之间将只有一个本地查询结果，这样可降低运营开支。
掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联（对比后期处理）删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。合并Hadoop发行版 很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。
使用机器学习算法：机器学习算法可以通过自动化数据分析过程，快速高效地处理海量数据。例如，使用梯度下降算法进行分类、聚类等任务。使用大数据技术：大数据技术可以有效地处理海量数据，例如，使用Hadoop的MapReduce框架、使用NoSQL数据库等。
做数据分析有一个非常基础但又极其重要的思路，那就是对比，根柢上 90% 以上的分析都离不开对比。首要有：纵比、横比、与经历值对比、与业务政策对比等。五，数据运用 其实也就是把数据作用通过不同的表和图形，可视化展现出来。使人的感官更加的剧烈。
大数据的分析流程主要包括数据采集、数据预处理、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及数据可视化与结果呈现这五个核心步骤。首先，数据采集是大数据分析的起点。在这一过程中，需要从各种来源获取相关数据，这些来源可能包括社交媒体、企业数据库、日志文件、传感器数据等。
大数据处理的六个流程包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用。其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。
大数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。