文章从《Hadoop权威指南》以及《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》中总结而来。四种Map Task：Job-setup Task：作业运行时启动的第一个任务Job-cleanup Task：作业运行时启动的最后一个任务Task-cleanup Task：任务失败或是被杀死后用于清理已写入临时目录中数据的任务Map Task： 处理数据，输出结果存到本地磁盘 M
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2024-08-12 14:00:05
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开始聊mapreduce，mapreduce是hadoop的计算框架，我学hadoop是从hive开始入手，再到hdfs，当我学习hdfs时候，就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密。这个可能是我做技术研究的思路有关，我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么，只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候，我后续的学习就能逐步的加快，而学习hdfs时候我就发现，要理解hadoop框架
在我们写mapreduce的程序时候总会有这么一段代码，这个代码就是map方法的实现，里面有一个参数 context对象，但是这个context对象究竟是干什么的呢？public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedExcepti
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2024-03-22 14:36:43
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1. 作业出现ClassNotFoundException和NoClassDefFoundError异常失败？A: 对于ClassNotFoundException异常，一般是依赖的class不在你的jar包中，需要把依赖的库打到作业jar包中或者单独上传，并在-resources中指定；对于NoClassDefFoundError异常，先看看依赖class是否存在于你的jar包，很多情况下是由于
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2024-08-31 10:21:47
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一、下载hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar插件放到eclipse的plugins的目录下二、把Window编译后的hadoop的文件放到 hadoop的bin目录下 三、添加环境变量的支持hadoop/hadoop-2.7.7 Path=%HADOOP_HOME%/bin;%HADOOP_HOME
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2024-06-03 15:45:19
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Point 1：什么是MapReduce？ Hadoop MapReduce是一个计算框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。这个定义里面有着这些关键词，一是软件框架，二是并行处理，三是可靠且容错，四是大规模集群，五是海量数据集。Point 2：MapReduce 分布式计算
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2023-08-18 19:49:08
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duce-examples-2.4.1.jar wordcount /host1 /out1执行一直停留在Running job： 打开yarn web 页面http://crxy1:8088/clusterapp的作业s...
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2023-07-21 16:47:09
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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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# 如何实现“yarn Accepted”功能
在当今的开发环境中，使用工具和框架提高工作效率是非常重要的。其中，`Yarn`作为一种流行的JavaScript包管理工具，能够帮助我们更轻松地管理依赖包。针对“yarn Accepted”这一需求，本文将带你一步一步实现它。以下是完整的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 初始化项目并安装Yarn |
原创
2024-09-18 05:04:46
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# 如何实现"hadoop accepted"
## 概述
本文将指导一位刚入行的小白开发者如何实现"hadoop accepted"。首先，我们将通过一个表格展示整个流程的步骤，然后详细说明每个步骤需要做什么，包括需要使用的代码和代码注释。
### 流程图
```mermaid
journey
title 如何实现"hadoop accepted"
section 开始
原创
2024-07-11 04:26:24
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# Spark ACCEPTED：理解Apache Spark的数据处理能力
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，被广泛用于大规模数据处理和分析。其设计使得用户能够以简单而直观的方式处理大数据集。本文将探讨Spark的一些基本概念，并提供一个简单的代码示例，以帮助读者更好地理解Spark的应用。
## Spark的基本概念
Spark主要由以下几个核心组件组成：
- **S
# 实现"yarn accepted状态"的步骤及代码解析
## 1. 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现"yarn accepted状态"。首先，我将给你整个过程的概述，并用表格展示每个步骤。然后，我将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码以及代码的解释。
## 2. 整个过程概述
下面是实现"yarn accepted状态"的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-08-12 10:18:05
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# 理解 YARN 状态：Accepted
在大数据处理领域，Apache Hadoop 是一个流行的框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是其重要的资源管理和调度组件。YARN 的主要任务是有效地管理计算资源，并调度运行在这些资源上的应用程序。本文将探讨 YARN 的状态管理，特别是**“accepted”状态**，并通过代码示例来展示其在工作流中
Fair Scheduler将整个Yarn的可用资源划分成多个资源池，每个资源池中可以配置最小和最大的可用资源（内存和CPU）、最大可同时运行Application数量、权重、以及可以提交和管理Application的用户等。现在一般的大数据平台也都提供了可配置的界面：以TDH为例：default 也就是有一个默认的队列,首先在yarn-site.xml中，将配置参数yarn.resourcema
## Python Accepted Rejected实现流程
### 1. 概述
在开始之前，我们先来了解一下“Python Accepted Rejected”的概念。这是一个常见的问题，通常用于测试一个给定的字符串是否被接受或拒绝。接受和拒绝是基于一组规则或模式来判断的。在这个任务中，我们将会实现一个Python程序，用于判断一个字符串是否符合给定的规则。
### 2. 流程图
为了
原创
2023-11-07 12:05:48
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# Spark 任务 Accepted 实现流程
## 概述
在实现"Spark 任务 Accepted"之前，首先需要了解什么是Apache Spark。Apache Spark 是一个快速、通用、可扩展的分布式计算系统，它提供了高级 API 用于并行处理大规模数据集。在 Spark 的编程模型中，任务被分解为多个阶段，每个阶段由一组任务组成，这些任务并行执行以提高计算效率。"Spark 任务
原创
2023-09-21 01:59:54
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YARN(Yet Another Resource Negotiator)背景Yarn的出现是为了解决以下问题（即MapReduce1.0的缺陷）:单点故障。JobTracker“大包大揽”导致任务过重。容易出现内存溢出。资源划分不合理。YARN的设计思路 基本思路就是“放权”，即不让 JobTracker 这一个组件承担过多的功能，把原 JobTracker 三大功能（资源管理、任务调度和任务
Problem DescriptionI have N precious stones, and plan to use K of them to make a necklace for my mother, but she won't accept a necklace which is too heavy. Given the value and the weight of each
原创
2022-11-09 22:12:17
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# Spark Running后又Accepted
## 引言
Apache Spark 是一个开源的大数据处理引擎，它提供了高效的数据处理能力和丰富的API，被广泛应用于大规模数据的处理和分析。在 Spark 中，一个任务的执行过程可以分为多个阶段，其中每个阶段又包含多个任务。在任务执行过程中，我们经常会遇到一种情况，即任务状态从 "Running" 状态突然变为 "Accepted" 状态
原创
2023-08-22 07:18:45
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125_尚硅谷_Hadoop_Yarn_课程介绍126_尚硅谷_Hadoop_Yarn_基础架构整个集群资源的老大：ResourceManager单个结点资源的老大：NodeManager每一个作业任务的老大：ApplicationMaster相应的容器（相当于一个小电脑）：Container127_尚硅谷_Hadoop_Yarn_工作机制（面试重要）任何任务的执行都是在容器中执行的（contai
