参考文献：http://www.hadooper.cn/dct/page/657771排序实例排序实例仅仅用 map/reduce框架来把输入目录排序放到输出目录。输入和输出必须是顺序文件，键和值是BytesWritable.mapper是预先定义的IdentityMapper，reducer 是预先定义的 IdentityReducer， 两个都是把输入直接的输出。要运行这个例 子：bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar sort [-m <#maps>] [-r <#reduces>] <in-dir> <out-
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2011-10-17 14:04:00
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在大数据处理领域，Hadoop 是一种至关重要的工具。而在其数据处理过程中，splitting阶段的设置对性能和结果产生深远影响。本文将分享在处理Hadoop splitting阶段遇到问题时的一系列解决方案，着重从环境准备到生态扩展的过程。
### 环境准备
为了确保我们能够顺利进行Hadoop的splitting阶段，我们需要准备兼容的技术栈。在此过程中，我使用了以下技术栈：
- **H
parquent官方介绍我们创建Parquet是为了使Hadoop生态系统中的任何项目都可以使用压缩的，高效的列式数据表示形式。Parquet是从头开始构建的，考虑了复杂的嵌套数据结构，并使用了Dremel论文中描述的记录粉碎和组装算法。我们相信这种方法优于嵌套名称空间的简单扁平化。构建Parquet是为了支持非常有效的压缩和编码方案。多个项目已经证明了对数据应用正确的压缩和编码方案会对性能产生影
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2023-11-09 17:03:25
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Hadoop Multi Node Cluster的安装Hadoop Multi Node Cluster 规划如下图一台主要的计算机master，在HDFS担任NameNode角色，在MapReduce2（YARN）担任ResourceManager角色。多台辅助计算机data1、data2、data3，在HDFS担任DataNode角色、在MapReduce2（YARN）担任NodeManag
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2023-11-19 20:44:00
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Hadoop源代码分析（三五）除了对外提供的接口，NameNode上还有一系列的线程，不断检查系统的状态，下面是这些线程的功能分析。在NameNode中，定义了如下线程：hbthread = null; // HeartbeatMonitor threadpublic Daemon lmthread&nb
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2023-09-13 23:39:27
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新去的那家公司要用到Hadoop，因此提前做了点功课，了解了一点关于Hadoop的一些背景以及基础知识。在学习的过程中，综合了一部分别人的资料，对于下一步可能的学习方向做了一点准备。以下是正文： Hadoop的特点：1.高可靠性2.高扩展性3.高效性4.高容错性5.低成本 Hadoop的应用场景：http://www.dedecms.com/know
原创
2014-10-02 11:00:51
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在所有公开资料中，很少有对Hadoop 中间数据的sort过程进行详细介绍的。如果想要深入了解hadoop对中间数据的排序机制，只有通过阅读源代码才能达到。而hadoop的这段代码本身具有非常大的迷惑性，如果不注意细节，很容易会发生错误的理解。 本篇文章从原理上详细介绍了hadoop针对中间数据的排序机制，并且对一些重要的源代码段进行了介绍。阅读本文对理解该机制或者深入阅读该部分的hadoop源
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2024-09-07 10:28:25
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1、setAttribute()：增加一个指定名称和值的新属性，或者把一个现有属性设定为指定的值2、css决定页面的布局和样式效果，剩下的内容就是html3、C/S是客户端到服务器；B/S是浏览器到服务器4、前端负责页面设计，即css5、页面组成的三部分：内容、表现、行为6、html是什么：超文本标记语言，通过标签来标记显示的网页中的各个部分，网页本身是文本文件，通过在文本文件中添加标记符，告诉浏
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2024-11-01 08:24:38
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Hadoop原理1. HDFS写流程1.client通过 Distributed FileSystem 模块向NameNode请求上传文件，NameNode会检查目标文件是否存在，路径是否正确，用户是否有权限。
2.NameNode向client返回是否可以上传，同时返回三个离client近的DataNode节点，记为DN1/DN2/DN3。
3.client通过DFSOutPutStream进行
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2024-09-09 15:45:30
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一、定义hadoop是一个分布式存储和分布式计算的框架二、hadoop的核心组件HDFS 分布式文件系统：进行数据的分布式存储，源自于google发表的一篇论文GFSMapReduce 分布式计算框架,map和reduce两个阶段进行计算Yarn 资源调度管理器,主要管理相关的资源：CPU,memory(disk io)三、hadoop的介绍及发展历史Hadoop最早起源于Nutch。Nutch的
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2023-07-21 14:23:04
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This Article Is From：https://examples.javacodegeeks.com/enterprise-java/apache-hadoop/hadoop-mapper-example/ About Raman Jhajj Ramaninder毕业于德国Georg-August大学计算机科学与数学系，目前与奥地利的大数据研究中心合作。他拥有应用计算机科
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2024-01-04 09:19:29
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Hadoop中的shuffle机制想要了解Hadoop中的shuffle首先有必要简单的阐述一下有关Hadoop的基础. 1.什么是Hadoop?Hadoop是Apache旗下的一套开源软件平台 Hadoop提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义逻辑,对海量数据进行分布式处理.核心组件有 HDFS(分布式文件系统) YARN(运算资源调度系统) Mapreduce(分布式运算编程框架) 2.
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2023-09-06 09:34:01
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# Hadoop内存溢出Map阶段解析
Hadoop是一个强大的分布式计算平台，广泛应用于大数据处理。然而，有时候在执行Map任务时，可能会遇到内存溢出的问题。本文将详细探讨Hadoop Map阶段内存溢出的原因及解决办法，并提供相应的代码示例。
## 什么是Map阶段？
Map阶段是Hadoop的MapReduce计算框架中的第一步，其主要任务是将输入数据分片，处理这些分片，并输出键值对。
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。介绍： ①YARN（Yet Another Resource Negotiator） ②通用的资源管理平台
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2023-07-12 13:54:03
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MapReduce入门什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件：HDFS：分布式存储系统MapReduce：分布式计算系统YARN： hadoop 的资源调度系统Common： 以上三大组件的底层支撑组件，主要提供基础工具包和 RPC 框架等Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 had
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2023-07-12 14:48:47
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# Hadoop作业优化：解决Reducer阶段的瓶颈
在大数据处理的领域中，Apache Hadoop被广泛应用于处理大规模数据集。而在Hadoop作业执行的过程中，Reducer阶段常常成为性能瓶颈。本文将探讨如何优化Hadoop作业中的Reducer阶段，并提供相应的代码示例。
## Reducer阶段的基本概念
Hadoop的MapReduce模型包括两个主要的阶段：Mapper和R
原创
2024-09-13 04:59:56
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Hadoop发展历史Apache Hadoop 为可靠的，可扩展的分布式计算开发开源软件。 Apache Hadoop软件库是一个框 架，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集（海量的数据）。 包括这些模块：Hadoop Common：支持其他Hadoop模块的常用工具。Hadoop分布式文件系统（HDFS™）：一种分布式文件系统，可提供对应用程序数据的高吞吐量访 问。Hadoo
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2023-07-13 16:43:12
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hive 0.14 on tez执行某些SQL数据有偏差，bug不少，升级hive1.1.0解决，但是不兼容hadoop2.3.0需要打补丁，另外此文还说了对于NULL，hive与oracle的顺序不同。
原创
2015-03-26 09:41:24
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数据倾斜：目录数据倾斜项目调优数据倾斜：1，提前在map进行combine，减少传输的数据量 在Mapper加上combiner相当于提前进行reduce，即把一个Mapper中的相同key进行了聚合，减少shuffle过程中传输的数据量，以及Reducer端的计算量。
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2023-09-03 12:22:24
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本节正式进入数据分析环节。数据分析流程概括来讲，分为四个环节：数据清洗——数据规整——数据可视化——数据聚合，将分别花一节进行讲述。目录一、缺失数据清洗1.1 观察缺失数据1.2 删除缺失值1.3 填充缺失值1.4 利用映射进行数据转换二、 重复数据清洗2.1 观察重复数据2.2 删除重复数据三、 异常值清洗3.1 检测异常值3.2 替换异常值3.2.1 通过赋值直接替换3.2.2 通
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2024-07-04 15:27:12
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