之前学习hadoop的时候，一直希望可以调试hadoop源码，可是一直没找到有效的方法，今天在调试矩阵乘法的时候发现了调试的方法，所以在这里记录下来。1）事情的起因是想在一个Job里设置map的数量(虽然最终的map数量是由分片决定的)，在hadoop1.2.1之前，设置方法是：job.setNumMapTasks()不过，hadoop1.2.1没有了这个方法，只保留了设置reduce数量的方法。
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2023-07-03 10:59:04
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首先来看一下MapReduce的整体流程1. Read阶段：先切片，再调用RecorderReader将切片数据解析成一个个kv，其中key是某行的起始偏移量，v是这一行的内容2. （k，v）传给map，map做相应的处理3. map会输出到一个环形缓冲区，这个缓冲区大小为100M，当达到0.8的时候，会完成partition，sort，combine（可选）最终溢写到磁盘4. 溢写出来的小文件会
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2024-08-02 11:00:24
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一、MapReduce是什么? MapReduce是一种分布式的离线阶段框架,是一种编程模型,分为MapTask和ReduceTask两部分,用于大规模数据(大于IT)的并行运算,将自己的程序运行在分布式系统上.统上(必记): MapReducede的概念是: Map(映射) Reduce(归纳) 输入:(格式化 key, value)数据集—>map映射成一个中间的数据集(key ,val
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2023-09-16 02:38:57
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Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop旗下有很多经典子项目，比如HBase、Hive等，这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop，就必须知道HDFS和MapReduce是什么。 MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.
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2023-05-24 11:41:05
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文章目录1. MapReduce 定义2. MapReduce 优缺点2.1 优点2.2 缺点3. MapReudce 核心思想4. MapReduce 进程5. 常用数据序列化类型6 .MapReduce 编程规范7. WordCount 案例操作7.1 需求7.2 需求分析7.3 编写程序 1. MapReduce 定义MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是基于 Hadoop
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2023-07-12 02:41:11
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cpu数目 一个job会使用tasktracker的reduce任务槽数mapred.reduce.tasks = cpu数目>2?cpu数目*0.5:1 一个tasktracker最多同时运行reducer任务数量mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
原创
2023-04-20 15:31:19
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一、概述MapReduce是一种编程模型，这点很重要，仅仅是一种编程的模型，而不是具体的软件。在hadoop中，HDFS是分布式的文件存储系统，而MapReduce是一个分布式的计算框架。用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。 说白了就是程序运行时将数据操作分为好几部，主要是：拆分->排序->组合的过程。二、原理和工作流程 2.1原理 一个Map/Reduce&n
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2023-07-09 21:19:32
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首先需要修改配置文件 cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>修改yarn-site.xml，配置如下：<
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2023-05-24 14:22:43
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结构图MapReduceHadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。一个Map/Reduce 作业（job） 通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由 map任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序，
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2023-12-09 17:11:20
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hadoop jar jar包路径 入口类全路径如：hadoop jar /opt/software/mapreducedemo-1.0-SNAPSHOT.jar com.mr.airSort.AIrRunJob
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2023-05-24 14:23:00
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概述 Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。一个Map/Reduce 作业（job） 通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由 map任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序， 然后把结果输入给reduce任务。通常作业的输入
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2023-07-12 14:04:31
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1 概述1.1 定义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 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。1.2 优缺点1.2.1 优点MapReduce 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
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2024-09-08 12:10:41
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# Hadoop Map方法的4个参数
## 1. 引言
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式计算。MapReduce是Hadoop的核心编程模型，它将计算任务分为两个阶段：Map和Reduce。在本篇文章中，我将向你介绍Hadoop Map方法的4个参数，并指导你如何正确使用这些参数。
## 2. Hadoop Map方法的流程
下面是Hadoop Map
原创
2023-09-04 05:19:01
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MapReduce优化的入手点– 合理设定Map/Reduce数量
– 如果可能，使用Combiner减少中间数据输出
– 对中间数据和最终结果启用压缩
– 减少Shuffle过程中写入磁盘的数据
– 适当增大每个节点的处理任务的并发度1. 合理设定Map数量Mapper数量不能直接设定1.1 可以通过选择BlockSize间接调整Mapper数量hdfs-site.xml 中• dfs.
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2024-01-02 15:13:07
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Hadoop之MapReduce基础知识一、MapReduce的概念 MapReduce是一个处理海量数据的分布式计算框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。二、MapReduce的优缺点优点：MapReduce易于编程良好的扩展性高容错性适合PB级别的海量数据的离线处理分析缺点：不擅长实时计算不擅长流式计算不擅长DAG（有向图）计算三、MapReduce的核心思想（Map和
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2023-08-18 19:32:44
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之前，我们说过Hadoop的两个核心为HDFS和MapReduce，既然我们已经学习了Hadoop的HDFS，那么我们就来看看MapReduce是什么。当然，我们学习的顺序还是先看看基本概念，再研究一下原理，最后做一些练习。一、是什么1、概念理解 Hadoo
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2023-07-20 17:13:33
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Hadoop的架构： Hadoop MapReduce采用Master/Slave结构。一、 Master：是整个集群的唯一的全局管理者，功能包括：作业管理、状态监控和任务调度等，即MapReduce中的JobTracker。（NameNode，secondary NameNode，Jobtracker，浏览器，其他的Hadoop工具）二、 Slave
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2023-07-06 18:29:04
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MapReduce简单介绍 MapReduce是一个分布式的计算框架，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框架，并发运行在hadoop集群上。引入MapReduce框架后，开发人员可以将绝大部分的工作集中于业务逻辑上的开发，具体的计算只需要交给框架就可以。用于处理海量的数据分析计算工作，但目前因为性能问题，正在被spark替代。MapReduce过程介绍
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2023-07-12 02:39:15
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一、Partition分区在MapReduce执行当中，有一个默认的步骤就是partition分区，分区主要的作用就是将相同的数据发送到同一个reduceTask里面去。在MapReduce中有一个抽象类叫做Partitioner，默认使用的实现类是HashPartitioner。1、问题引出要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分
一、Partition分区在MapReduce执行当中，有一个默认的步骤就是partition分区，分区主要的作用就是将相同的数据发送到同一个reduceTask里面去。在MapReduce中有一个抽象类叫做Partitioner，默认使用的实现类是HashPartitioner。1、问题引出要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分
