# Hadoop Mapper加载多个文件的原理与实践
Hadoop 是一个分布式计算框架，广泛用于处理海量数据。在 Hadoop 生态系统中，MapReduce 是核心计算模型，其中 Mapper 组件负责处理输入数据。通常情况下，Mapper 处理单个输入文件，但在实际应用中，需要处理多个文件的情况并不少见。本文将探讨如何在 Hadoop 中配置 Mapper 加载多个文件，并提供相应的代码
原创
2024-08-10 07:12:00
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对于复杂的mr任务来说，只有一个map和reduce往往是不能够满足任务需求的，有可能是需要n个map之后进行reduce，reduce之后又要进行m个map。 在hadoop的mr编程中可以使用ChainMapper和ChainReducer来实现链式的Map-Reduce任务。 ChainMapper 以下为官方API文档翻译： ChainMapper类允许在单一的Map任务中使
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2024-09-23 10:00:07
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# Hadoop加载多个文件的介绍
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，广泛用于处理大规模数据集。其核心组件是Hadoop分布式文件系统（HDFS），支持分布式存储和管理。Hadoop可以简化多个文件的加载过程，尤其是在数据分析和处理时。本文将介绍如何在Hadoop中加载多个文件，并提供相应的代码示例。
## 加载多个文件的概念
在Hadoop中，“加载多个文件”指的是将多个数据文件同时
原创
2024-08-08 13:11:25
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一、MapReduce计算模型理解MapReduce思想MapReduce的思想核心是“分而治之”， 适用于大量复杂的任务处理场景， 大规模数据处理场景。Map负责“分”， 即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。 可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算， 彼此之间没有相互依赖的关系。Reduce负责“合”， 即对map阶段的结果进行全局汇总。这两个阶段合起来正是MapReduce
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2023-07-24 10:34:12
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很多人在使用SpringBoot集成Mybatis或者MybatisPlus的时候在查询复杂的情况下会写mapper文件，虽然说MyBatisPlus提供了常用的增删查改，但还是难以应付复杂的查询。关于MyBatisPlus是这样介绍的：MyBatis-Plus（简称 MP）是一个 MyBatis 的增强工具，在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而
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2024-06-19 00:23:09
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0、先说结论： 由于mapreduce中没有办法直接控制map数量，所以只能曲线救国，通过设置每个map中处理的数据量进行设置；reduce是可以直接设置的。 控制map和reduce的参数set mapred.max.split.size=256000000; -- 决定每个map处理的最大的文件大小，单位为B
set mapred.min.split.size.per.nod
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2023-07-24 11:06:39
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通用Mapper集成SpringbootSpringBoot集成Spring Boot 在微服务领域中已经成为主流。这里介绍通用 Mapper 如何同 Spring Boot 进行集成。为了能适应各种情况的用法，这里也提供了多种集成方式，基本上分为两大类。基于 starter 的自动配置基于 @MapperScan 注解的手工配置1.3.1 mapper-spring-boot-starter在
确定map任务数时依次优先参考如下几个原则：1) 每个map任务使用的内存不超过800M，尽量在500M以下比如处理256MB数据需要的时间为10分钟，内存为800MB，此时如果处理128MB时，内存可以减小为400MB，则选择每一个map的处理数据量为128MB2) &
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2023-12-25 06:31:09
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# Hadoop Mapper的实现
## 简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会进行维护和开发。在Hadoop中，Mapper是MapReduce编程模型的一部分，负责将输入数据分割为若干个小块，并将每个小块交给Reduce进行处理。本文将指导你如何实现一个Hadoop Mapper，并提供实际代码和注释来帮助你理解每个步骤。
## Hadoop MapReduc
原创
2023-08-12 06:12:02
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一、resultMap resultMap 元素是 MyBatis 中最重要最强大的元素. 该配置节点下如下子节点配置id– 一个 ID 结果;标记结果作为 ID 可以帮助提高整体效能constructor- 类在实例化时,用来注入结果到构造方法中id
idArgargresult– 注入到字段或 JavaBean 属性的普通结果association– 一个复杂的类型关联;许多结果将包成这种类
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2024-06-24 22:23:43
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目录一、HDFS概述1、概述：2、hdfs架构二、在idea中用Java连接HDFS1、上传文件：2、下载文件：3、重命名文件： 4、删除文件：5、查看文件信息： 6、查看文件是否为目录三、Hadoop组件介绍1、HDFS架构：2、Yarn架构：3、MapReduce架构：四、HDFS的读写流程1、HDFS的读流程2、HDFS的写流程数据备份：机架感知：五、NameNode工作
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2024-09-27 14:41:00
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关于mybatis
mybatis是一个数据库持久层框架。通过给其配置数据源，让其管理我们与数据库的链接，并且它让我们的代码和sql语句实现了分离。基本使用方法如下，
public static void main(String[] args) throws IOException {
SqlSessionFactory sql
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2024-04-07 00:03:05
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1 父模块与子模块 在父模块指定自己的子模块，并且准备一些各个子模块公用的资源，如插件，配置信息等等。 2 构建模块与功能模块 将打包的模块与实现具体功能的模块分开的做法。 通常情况下，父模块和构建模块合并为一个模块。 3 生命周期 生命周
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2024-03-19 08:34:50
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spring boot 使用通用 mapper 简化开发在使用 mybaits 时虽然有 mybatis generator 代码自动生成工具 但是还是有很多需要我们自己写的 sql 所以就有了通用 mapper tk.mapper 简化我们的开发 但是它也同样不支持表联合查询，联合查询也需要我们自己编写 sql通用mapper 使用方法：1 引入依赖：<dependency>
Hadoop生态技术体系下，负责大数据存储管理的组件，涉及到HDFS、Hive、Hbase等。Hive作为数据仓库工具，最初的存储还是落地到HDFS上，这其中就有一个关键的环节，是小文件的处理。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲，Hive小文件合并。本身来说，由于Hadoop的特性，对大文件的处理非常高效。大文件可以减少文件元数据信息，减轻NameNode的存储压力。相对于上层的数据表汇总程度
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2024-01-31 00:20:47
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目的总结一下常用的输入输出格式。输入格式Hadoop可以处理很多不同种类的输入格式，从一般的文本文件到数据库。开局一张UML类图，涵盖常用InputFormat类的继承关系与各自的重要方法（已省略部分重载）。DBInputFormatDBInputFormat，用来处理数据库输入的一种输入格式。KEY为LongWritable格式，表示包含的记录数；VALUE为DBWritable格式，需要根据自
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2023-07-06 17:29:45
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1、Map任务的个数读取数据产生多少个Mapper？？ Mapper数据过大的话，会产生大量的小文件,过多的Mapper创建和初始化都会消耗大量的硬件资源 Mapper数太小，并发度过小，Job执行时间过长，无法充分利用分布式硬件资源Mapper数量由什么决定？？ （1）输入文件数目（2）输入文件的大小（3）配置参数 这三个因素决定的。 输入的目录中文件的数量决定多少个map会被运行起来，应用针对
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2023-07-12 13:36:10
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MyBatis加载Mapper的映射文件的方式我们都知道MyBatis是一款半自动的ORM框架，它的特点就是具有灵活的sql操作MyB
原创
2022-09-30 10:44:27
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# Hadoop 分析多个文件
在大数据时代，我们经常需要处理大量的数据。Hadoop 是一个强大的分布式计算框架，它可以处理海量的数据，提供高性能的数据分析和处理能力。本文将介绍如何使用 Hadoop 分析多个文件，并提供相应的代码示例。
## 什么是 Hadoop？
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大量的数据并提供高性能的数据分析和处理能力。Hadoop 使用分布式存
原创
2023-09-23 10:29:58
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Hadopo提供了一个抽象的文件系统模型FileSystem，HDFS是其中的一个实现。FileSystem是Hadoop中所有文件系统的抽象父类，它定义了文件系统所具有的基本特征和基本操作。FileSystem类在org.apache.hadoop.fs包中。在eclipse中按ctrl+shift+T进行搜索，提示导入源码包hadoop-hdfs-client-3.0.0-sources.ja
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2023-07-12 13:37:31
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