1.1、MapReduce定义（1）、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。 （2）、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、MapReduce优缺点1.2.1 优点（1）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，用
Hadoop尽量在计算节点上存数据，以实现数据的快速访问，即数据本地化（data locatily）。MapReduce 三大设计目标：1：为只需要短短几分钟或数小时就能完成的任务设计。2：运行于同一个内部有高速网络连接的数据中心。3：数据中心的计算机都是可靠的，专门的硬件。Map任务的三种可能：a，本地数据，本地运行； 即在存储有输入数据（HDFS中的数据）的节点运行m
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2024-04-07 08:41:55
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hadoop培训课程：MapReduce环境、原理、架构及操作1、环境说明部署节点操作系统为CentOS，防火墙和SElinux禁用，创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录，用于存放Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序，用户对shiyanlou必须赋予rwx权限(一般做法是root用户在根目录下创建/app目录，并修改该目录拥有者为shiya
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2024-01-08 14:15:34
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MapReduce程序可以以以下三种模式运行Local(Standalone) Mode：只有一个 Java 虚拟机在跑，完全没有分
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2022-07-21 19:46:57
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主要集中在两个方面：一是计算性能方面的优化；二是I/O操作方面的优化
1. 任务调度
所有的任务能公平地分享系统资源
2. 数据预处理与InputSplit的大小
合理地设置block块大小 dfs.block.size 默认值是67108864 (64MB)。对于很多情况来说，134217728 (128MB)更加合适
可
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2024-05-31 19:46:59
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一、资源相关参数(1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。(2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值，则会被
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2024-05-22 17:24:52
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MapReduce 社交粉丝数据分析求出哪些人两两之间有共同好友，及他俩的共同好友都有谁？用户及好友数据A:B,C,D,F,E,O
B:A,C,E,K
C:F,A,D,I
D:A,E,F,L
E:B,C,D,M,L
F:A,B,C,D,E,O,M
G:A,C,D,E,F
H:A,C,D,E,O
I:A,O
J:B,O
K:A,C,D
L:D,E,F
M:E,F,G
O:A,H,I,Jjava代码需
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2024-03-22 19:50:48
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MapReduce架构是Hadoop框架中最核心的设计之一。 MapReduce 的思想简单的一句话解释就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce 从名字上来看，两个动词Map 和Reduce， “Map（地图）”就是将一个图分解成为多个子图， “Reduce（缩小）”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 通俗说MapR
？？？1、加载程序运行时所需要的外部类：命令：bin/hadoop jar xxxx.jar /file1 /out –D mapred.input.dir=/test/input1可以直接指定mapred.input.dir的值2、文件读取顺序：应用场景：当处理多个文件中的数据，且数据之间有先后关系例如：有两个文件：一个是城市跟手机号的对应数据。一个是手机号跟对应的流量，统计结果是每个城市一天的
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2024-03-25 12:51:42
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前言 前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行，也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量。
一、作业的默认配置 MapReduce程序的默认配置 1）概述 在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置。所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时，可以不用写。 我们的一个MapReduce程序一定会有Mapper和Reducer，但是我们
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2023-07-12 02:25:36
143阅读
# 学习Hadoop MapReduce配置的指南
Hadoop MapReduce 是一种编程模型，能够有效地处理大量数据。配置 Hadoop MapReduce 可能会让初学者感到困惑，但只要按照步骤来，就可以顺利完成。本文将为您提供清晰的流程以及相关的代码示例。
## 步骤流程
以下是 Hadoop MapReduce 配置的基本步骤：
| 步骤 | 描述
MapReduce 文章目录MapReduce1、常用数据序列化类型2、编程规范（三个阶段）Mapper阶段Reducer阶段Driver阶段3、编程环境准备4、简单案例(单词统计)5、序列化序列化概述自定义 bean 对象实现序列化接口（Writable）步骤程序（序列化接口）6、InputFormat 数据输入TextInputFormat（默认）CombineTextInputFormat7
# 实现Hadoop MapReduce配置
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title Hadoop MapReduce配置流程
section 开始
开发者 -> 小白: 开始教学
section 步骤
小白 -> 开发者: 了解MapReduce
小白 -> 开发者: 下载Hadoop
原创
2024-07-10 04:07:38
63阅读
1.1 MapReduce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 MapReduce优缺点1.2.1 优点1）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
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2024-09-24 14:14:06
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参考hadoop权威指南 第六章，6.4节背景hadoop，mapreduce就如MVC，spring一样现在已经是烂大街了，虽然用过，但是说看过源码么，没有，调过参数么？调过，调到刚好能跑起来。现在有时间看看hadoop权威指南，感觉真是走了许多弯路。MR流程参数共同影响io.sort.factor多路合并允许的最大输入路数。设成较大的值可以减少合并轮数，从而减少磁盘读写次数。map端io.so
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2024-04-19 10:43:39
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基本参数要对你的MapReduce Task进行优化，首先我们需要了解一些基本的参数： dfs.block.size, dfs.blocksize： 默认的HDFS文件系统的block大小，单位为byte。mapred.compress.map.output: map的输出是否压缩mapred.map/reduce.tasks.speculative.execution:&nb
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2024-05-02 17:09:08
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上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。
可用思路：trie树+堆，数据库索引，划分子集分别统计，hash，分布式计算，近似统计，外排序
所 谓的是否能一次读入内存，实际上应该指去除重复后的数据量。如果去重后数据可以放入内存，我们可以为数据建立字典，比如通过 map，hashmap，trie，然后
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2024-04-01 06:00:13
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1、配置调优调优总的原则给shuffle过程尽量多提供内存空间，在map端，可以通过避免多次溢出写磁盘来获得最佳性能(相关配置io.sort.*，io.sort.mb)，在reduce端，中间数据全部驻留在内存时，就能获得最佳性能，但是默认情况下，这是不可能发生的，因为一般情况所有内存都预留给reduce含函数(如需修改 需要配置mapred.inmem.merge.threshold，mapre
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2024-04-08 22:50:06
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资源提供：https://pan.baidu.com/s/1I-TxOB4qfaPuX3yJN_v9WQHadoop官方：https://hadoop.apache.org/releases.html一、下载资源去官网下载Hadoop的安装包，在windows上解压src的也要下载，上面的链接提供了2.6.5的，需要更高版本自行下载下载好压缩包，在windows上解压，并新建一个hadoop-li
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2024-05-04 14:30:35
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# Hadoop配置需求实现指南
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍在Hadoop中实现配置需求的整个流程。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你逐步完成这个任务。我们将通过创建一个表格来展示每个步骤，并提供相应的代码和注释。
## 2. 流程
以下表格展示了实现Hadoop配置需求的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 安装Hadoop |
|
原创
2023-12-21 08:25:19
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