MapReduce基础1. MapReduce思想什么是MapReduce？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）。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创。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，彼此间几乎没有依赖关系。Reduce负责
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2024-03-28 12:07:58
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文章目录What is MapReduce？Map函数 & Reduce函数 - 计算逻辑Map函数：Reduce函数：对分布式计算的支持一次Map & Reduce中的一些实现细节 What is MapReduce？?? MapReduce来自于人们对于数据处理方式的一种归纳实现（论文：MapReduce） 分为两类最小的粒度：一种是Map计算；一种是Reduce计算； 以这
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2024-07-23 20:39:30
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MapReduce 是一个分布式计算框架，由 编程模型 和运行时环境 2部分组成。 编程模型为用户提供了非常易用的编程接口，用户只需要像编写串行程序那样实现几个简单的函数即可以完成一个分布式程序。 而复杂的节点间通信，节点实效，数据切分，都有MapReduce运行时环境完成，无需用户关心这些细节。MRv1 第一代MapReduce计算框架编程模型： 将问题抽象成Map和Reduce两个阶段。
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2024-03-29 13:36:08
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JAVA不单是一门计算机编程语言，而且还是一种基于WEB的全方位软件开发技术，java特定运行平台及关键特点 java开发工具包的安装，配置与应用 java语言的基本概念 java面向对象编程java体系结构 java是在C++基础上发展起来的，语法与C++相似的面向对象的语言（JAVA会认为是Internet版本的C++，其实不然，JAVA受到C++影响，但不是C++增强版，它和C++又各有所长
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2023-10-05 11:38:19
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MapReduce是一种分布式计算模型，由Google 2004年提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题. MR由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常
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2024-04-27 23:06:59
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要说剖析，可能这个词可能用的太大了，以下对Android系统的介绍也就是从我个人理解来说吧。 以前有人问我，Android是什么？当时这个问题问的我真的蒙了，我就简单的回了一下：Android就是一个基于移动设备的操作系统。时至今日，这个问题我才知道回答的太浅了。我想仅仅有真正
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2023-08-15 22:02:41
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Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。 Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce
最近一个月接触Android，开始做一些app的开发，通过参考网络上的资料，阅读Android相关的书籍，从无知到了解，也总算是小有心得，今天起 开始慢慢的总结Android的知识，来进一步的加深自己的学习，那么首先来了解一下Android整个的体系结构。 Android是一种基于Linu
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2023-10-18 16:15:18
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hadoop最主要的2个基本的内容要了解。上次了解了一下HDFS，本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理。MapReduce文件系统：它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce将分为两个部分：Map（映射）和Reduce（归约）。当你向mapreduce框架提交一个计算作业，它会首先把计算作业分成若干个map任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个
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2024-05-05 18:18:24
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Java IO体系综述一、流的概念在Java API中，可以从其中读入一个字节序列的对象称作输入流，而可以向其中写入一个字节序列的对象称作输出流。这些字节序列的来源地和目的地可以是文件，而且通常都是文件，但是也可以是网络连接，甚至是内存块。编程语言的I/O类库中使用流这个抽象概念，它代表任何有能力产出数据的数据源对象或者是有能力接收数据的接收端对象。Java中I/O操作主要是指使用Jav
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2023-08-30 15:18:43
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Title：区块链应用于物联网：一种应用于物联网的，可扩展访问管理的体系结构Abstract：物联网正在从它的婴儿期走出去，进入完全的成熟期，并且它正在使自己成为未来互联网的一员。对于部署在全球数十亿的设备的管理能力，是其中一个技术挑战。虽然物联网中已经出现访问管理技术，但是这些技术都基于集中式框架，这种框架引进了一些新的全球管理设备的技术限制。在这篇论文中，我们提出了在物联网中对于仲裁角色（仲裁
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2024-04-29 20:27:59
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异常的体系结构： java.lang.throwable java.lang.Rrror:一般不编写针对性的代码进行处理 java.land.exception:可以进行异常的处理 编译时异常（checked） IOException
FileNotFoundException
ClassNotFoundException
运行时异常（unchecked）
NullPointerExcep
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2023-12-07 11:26:55
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文章目录MapReduce 1.0的缺陷YARN设计思路YARN体系结构YARN部署YARN工作流程YARN与MapReduce1.0框架的对比YARN发展目标 MapReduce 1.0的缺陷▍MapReduce 1.0体系结构（复习）JobTracker —— 监控TaskTracker的健康情况 跟踪任务的执行进度、资源使用等，并将这些信息告诉Tas
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2024-03-26 22:42:16
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1 MapReduce流程2 InputFormat数据输入2.1 数据切片和数据块概念2.2 数据切片和MapTask并行度决定机制2.3 数据块与数据切片的关系2.4 源码上的切片大小计算策略2.5 源码上的小切片处理策略3 InputFormat解析3.1 FileInputFormat和TextInputFormat3.2 CombineTextInputFomat处理大量小文件场景3.2
MR框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点上的TaskTracker共同组成。主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的不同的从节点上。主节点监视它们的执行情况，并重新执行之前失败的任务。从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个Job被提交时，Job
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2017-08-12 18:46:00
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继前段时间分析Redis源码一段时间之后，我即将开始接下来的一段技术学习的征程，研究的技术就是当前非常火热的Hadoop，但是一个Hadoop生态圈是非常庞大的，所以首先我的打算是挑选其中的一部分模块，去学习，研究，我就选中了MapReduce。MapReduce最早是由Google公司在04年发布的论文中提出的一种思想，后来被人实现出来，才有了后面的Hadoop的诞生。学习MapReduce的打
编写一个Servlet的步骤：1、其实我们要写一个Servlet只要写一个类去实现Servlet就可以了，但是，Servlet里面有很多的方法，我们没有必要每次为了写一个Servlet而去实现这么多方法。2、所以这里提供了一个GenericServlet，这个类实现了一些方法，我们可以直接继承这个类还不用去实现Servlet,但是我们要做的web,实现Http协议。GenericServlet里面
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2023-06-13 23:41:38
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一：MapReduce模型简介 MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce。它采用“分而治之”策略，一个存储在分布式文件系统中的大规模数据集，会被切分成许多独立的分片（split），这些分片可以被多个Map任务并行处理 1.Map和Reduce函数Map和Reduce 2.MapReduce体系结构 MapReduc
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2023-07-20 14:39:15
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继续写笔记，清清脑子在Hadoop2.0以后便不再有Tasktacker，也不会有JobTracker，而是以ResourceManger和ApplicationMaster代替，但是要想理清yarn的原理结构还必须从Hadoop1.0的TaskTracker和JobTracker说起。 Hadoop1.0的执行流程（我是搬运工。。。。。这段等我弄懂了再修改）： 首先用户程序（JobClinet
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2024-05-29 23:02:46
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大数据概论应知应会：1.认识大数据基本概念2.认识大数据生态圈3.认识大数据行业落地案例业务实战：搭建Hadoop分布式集群HTML5(H5)基本文档结构大数据背景认识HadoopHadoop架构和组件Hadoop生态系统Hadoop经典落地案例Hadoop安装部署及集群搭建访问HDFS应知应会：1.掌握HDFS的特性2.理解HDFS的设计目标3.掌握HDFS的体系结构4.理解数据块基本概念5.掌
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2024-04-01 15:57:36
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