紧接上一篇，为了把MapReduce的示例搞明白，需要先把Hadoop上的java编译调试环境给整出来，毕竟，一些执行流程的具体细节被封装在了框架中，仅仅靠公开的源代码静态的解读还是太费事了。有了调试器就要方便得多，理解起来也会省事不少。 一、构建基
MapReduce 之Map 端 join一 前言引入数据倾斜{数据倾斜在MapReduce编程模型中十分常见,用最通俗易懂的话来说,数据倾斜无非就是大量的相同key被partition分配到一个分区里,造成了'一个人累死,其他人闲死'的情况,这种情况是我们不能接受的,这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要一直等待这个忙碌的节点,也拖累了整体的计算时间,可
CHAPTER 2 .Summarization Patterns 随着每天都有更多的数据加载进系统，数据量变得很庞大。这一章专注于对你的数据顶层的，概括性意见的设计模式，从而使你能扩展思路，但可能对局部数据是不适用的。概括性的分析都是关于对相似数据的分组和执行统计运算，创建索引，或仅仅为了计数。 ,你可能想按某种规则计算出所存的钱的总数，或者按人口计算人们在互联网花费的平均时长
参考hadoop权威指南 第六章，6.4节背景hadoop，mapreduce就如MVC，spring一样现在已经是烂大街了，虽然用过，但是说看过源码么，没有，调过参数么？调过，调到刚好能跑起来。现在有时间看看hadoop权威指南，感觉真是走了许多弯路。MR流程参数共同影响io.sort.factor多路合并允许的最大输入路数。设成较大的值可以减少合并轮数，从而减少磁盘读写次数。map端io.so
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2024-04-19 10:43:39
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一：WritableComparable排序排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。MapTask和ReduceTask均会对数据按照key进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。对于MapTask，它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中，当环形缓冲区使用率达到一定阈值后，再对
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2024-03-21 08:53:53
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前言：
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Red
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2024-05-20 22:47:13
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Hadoop MapReduce2 几个常用的功能代码示例
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2015-05-30 13:19:00
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一、分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图：二、Mapper任务的执行过程详解 每个
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2024-02-24 17:48:50
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hadoop MapReduce2 多Job串行处理示例代码
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2015-05-30 15:34:00
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一、MapReduce的核心功能
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。
MapReduce的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。二、MapReduce的优点易于编程它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机
一、MapReduce框架原理：
①mapper开始运行，调用InputFormat组件读取文件逻辑切片（逻辑切片不是block块，切片大小默认和block块大小相同） ②经过inputformat组件处理后，文件以<k,v>的形式进入我们自定义的mapper逻辑③mapper逻辑中输出结果会调用OutPutCollector组件写入环
MapReduce程序运行过程 1. 作业运行过程：首先向JobTracker请求一个新的作业ID；然后检查输出说明（如输出目录已存在）、输出划分（如输入路径不存在）；JobTracker配置好所有需要的资源，然后把作业放入到一个内部的队列中，并对其进行初始化，初始化包括创建一个代表该正在运行的作业对象（封装任务和记录信息），以便跟踪任务的状态和进程；作业调度器获取分片信息，每个分片创建一个ma
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2024-04-23 11:32:17
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MapReduce的编程思想(1)MapReduce的过程(2)1. MapReduce从输入到输出一个MapReduce的作业经过了input、map、combine、reduce、output五个阶段。其中combine阶段不一定发生，map输出的中间结果被分发到reduce的...
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2016-04-17 16:54:00
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什么是MapReduce？MapReduce是一个分布式计算框架 它将大型数据操作作业分解为可以跨服务器集群并行执行的单个任务 适用于大规模数据处理场景 每个MapReduce执行的过程叫一个job，每个job包含Map和Reduce两个任务，每个任务叫一个TaskJobTracker和TaskTrackerJob Tracker 运行在Namenode 接收客户端Job请求 提交给Task Tr
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2024-03-19 11:32:18
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计算。MapReduce执行流程&...
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2023-05-11 10:25:57
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# Hive 执行 MapReduce 过程
在现代大数据处理框架中，Hive 是一个重要的组成部分。它是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以通过一种类似 SQL 的查询语言（称为 HiveQL）来处理和分析存储在分布式文件系统（如 HDFS）中的数据。在 Hive 的底层，查询被转化为 MapReduce 作业以执行数据处理。本篇文章将探讨 Hive 执行 MapReduce 过程的各
Hive MapReduce 执行过程主要涵盖从数据读取到结果输出的整个过程。今天咱们来深入解析一下这个话题，其中包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析、监控告警等多个方面。
### 备份策略
在 Hive MapReduce 执行过程中，制定合理的备份策略至关重要。备份流程可以确保在遇到不可预料的情况时，能及时恢复数据。
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flowchart TD
MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。MapReduce执行流程 MapReduce原理 MapReduce的执行步骤：1、Map任务处理 1
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2017-09-26 15:18:44
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mapreduce运算过程分为两个过程：map阶段和reduce阶段 1.在进行数据计算时，首先通过DistributeInputStream对象进行获取数据
2.然后对数据块进行通过一定的偏移量进行切片，切片大小为默认128mb,然后每个切片对应着一个map集合，对于对单词的计数来说，map集合中的key是每个偏移量的数据，而value是默认是1
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2024-03-17 00:00:30
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map端 map函数开始产生输出时，利用缓冲的方式写到内存并排序具体分一下几个步骤。 1.map数据分片：把输入数据源进行分片，根据分片来决定有多少个map，每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出，默认情况下缓冲区大小为100MB,可通过mapreduce.task.io.sort.mb来调整。 2.map排序：当map缓冲区大小达到阈值时（
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2024-03-30 21:07:38
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