在Reducer中。可以使用TreeMap或其他适当的数据结构来维护排名。排名计算，在Reducer中。使用计数器或其他方式来计算每个数据项的排名。您可以为每个数据项分配一个唯一的排名标识符。并将其与数据项一起输出。结果输出，将排名前十的数据项输出到Hadoop集群的适当位置。
map阶段根据每个key 进行逻辑处理。reduce根据key聚合处理。这里每个key都不一样 。也就是不需要mapreduce。或者是 只需要map过程即可，map函数中。将传入的line 分割开。 把名字作为key ， 后面三个参数累加。然后 context.wrire （key， 累加后的值 即可。
可以考虑Spark计算，Spark是基于共现内存RDD的系统，比Hadoop更快，时候迭代式计算，例如数据挖掘，机器学习算法等。 还有Storm，Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统，Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。
一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统（如Hadoop等）被认为是最适合处理大数据的技术平台。
1、每个组件的具体配置参数，如Java堆大小，应根据组件功能和连接数进行调整。最后，CDH还支持多版本升级，如从CDH 5到CDH 6，每一次迭代都带来了性能提升和新特性。务必确保您的Cloudera Manager和所选CDH版本之间的兼容性，同时关注硬件配置的相应变更。
2、创建Python3环境： 使用Conda创建独立的Python3环境，避免环境间的干扰。安装私有库： 通过清华镜像站或wget下载私有库，确保数据安全性，同时优化下载速度。配置Nginx映射： 在Linux环境下，配置Nginx将本地文件映射到网络可访问的路径，方便外部请求。
3、问题的描述：当你利用ClouderaManager部署了CDH的集群后，也许随着你的业务需求，你需要对你的就去哪做一些优化，或者扩展之类的，这个时候你可能需要下载安装一些组件。
4、HDFS是一个主从架构。 Rack代表机架 一个机架一般是10台服务器，或者是5台带GPU的服务器。 在CDH中一般不会让机架发挥作用，默认都是default机架。
5、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
Hadoop支持一些标准存储格式，比如Parquet、Avro和ORCFile。基于Hadoop的SQL技术使用的格式越多，其他引擎和技术能够读取的格式也就越多。这极大地减少了复制数据的工作。用户定义函数 要在SQL上执行复杂的分析函数，比如高斯判别分析和购物篮分析等，很重要的前提是SQL对该函数的支持。
hadoop版本的选择是具备多样性的，理论上你可以选择Apache发行版，或者是国外的第三方发行版，当然也有国内的发行版可供选择。但对于入门级的新手而言，那些需要进行复杂环境部署的版本似乎不太适合，我们应该将学习的重点放在hadoop应用开发，而不是把研究的重点放在基础环境的安装。
选择开始菜单中→程序→【ManagementSQLServer2008】→【SQLServerManagementStudio】命令，打开【SQLServerManagementStudio】窗口，并使用Windows或SQLServer身份验证建立连接。
比如，如果你使用了Greeplum数据库，那么Pivotal就可能是一个完美的选择，而在其他情况下，可能更适合采取更加灵活的解决方案。例如，如果你已经使用了Talend ESB，并且你想使用TalenD Big Data来启动你的大数据项目，那么你可以选择你心仪的Hadoop发行版本，因为Talend并不依赖于Hadoop发行版本的某个特定提供商。
Hive是搭建在Hadoop之上的一个SQL引擎，它把SQL转换成MapReduce在Hadoop上执行，底层存储采用HDFS，计算引擎当然是MapReduce了。不过现在Hive也支持设置计算引擎为spark和tez。