分区分区与reducetask的并行度有关reducetask：运行reduce类的任务，成为reducetaskreducetask的并行度是指一个job中reducetask运行的个数 默认的reducetask的个数：默认值是1，reducetask只执行一个 < property > < name>mapreduce.job.jvm.numtasks</ na
MapReduce中，分片、分区、排序和分组（Group）的关系图： 分片大小对于HDFS中存储的一个文件，要进行Map处理前，需要将它切分成多个块，才能分配给不同的MapTask去执行。 分片的数量等于启动的MapTask的数量。默认情况下，分片的大小就是HDFS的blockSize。Map阶段的对数据文件的切片，使用如下判断逻辑：protected long compute
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2023-10-12 11:43:46
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流程分析：Map端：1．每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为128M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小（一个分片大小决定于分片最大值,分片最小值和块大小 ,一般对应块大小）。map数以及分片大小的决定原理：计算分片大小的公式是：goalSize = totalSize / mapred.map.tasks minSize = max {mapr
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2024-05-02 21:39:12
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1.1分片的概念MapReduce在进行作业提交时，会预先对将要分析的原始数据进行划分处理，形成一个个等长的逻辑数据对象，称之为输入分片（inputSplit），简称“分片”。MapReduce为每一个分片构建一个单独的MapTask，并由该任务来运行用户自定义的map方法，从而处理分片中的每一条记录。1.2分片大小的选择拥有许多分片，意味着处理每个分片所需要的时间要小于处理整个输入数据所花的时间
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2024-04-01 06:41:22
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问题MapReduce Application中mapper的数目和分片的数目是一样的，可是分片数目和什么有关呢？默认情况下。分片和输入文件的分块数是相等的。也不全然相等，假设block size大小事128M，文件大小为128.1M，文件的block数目为2。可是application执行过程中。你会发现分片数目是1，而不是2，当中的机理，后面会分析有的程序会设置map的数目，那么map数目是
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2024-06-26 12:53:27
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MapReduce之自定义分组一、需求说明二、测试数据三、编程思路四、实现步骤五、打包上传到集群中运行 一、需求说明说明： 分组是一种特殊的比较器，对key做比较，并进行归并，类似于合并同类项，也类似于SQL中的分组查询要求： 通过自定义分组比较器实现将emp.csv中的数据按照部门号分成三个分组，并显示出每组的人员名称， 最终显示的结果格式如下所示： <10,CLARK1；KING1；M
分片、分组和分区三者的区别分片分区分组三者的区别分片对于HDFS中存储的一个文件，要进行Map处理前，需要将它切分成多个块，才能分配给不同的MapTask去执行。分片的数量等于启动的MapTask的数量。默认情况下，分片的大小就是HDFS的blockSize。分片是在读取文件之后就执行的blockSize默认大小128M。可通过设置minSize和maxSize来设置分片的大小。PS:分片的大小直接影响到MapTask的数量，可根据实际的业务需求来调整分片的大小分区分区是在shuff
原创
2021-08-03 10:08:24
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一个输入分片(split)就是一个由单个map操作来处理的输入块。每一个map操作只处理一个输入分片。每个分片被划分为若干个记录，每条记录就是一个键值对，map一个接一个地处理记录。输入分片和记录都是逻辑概念，不必将它们对应到文件，尽管其常见形式都是文件。在数据库的场景中，一个输入分片可以对应于一个
原创
2022-06-10 19:52:47
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MapReduce编程模型开发简单且功能强大，专门为并行处理大规模数据量而设计，接下来，我们通过一张图来描述MapReduce的工作过程，如下图所示。在图中，MapReduce的工作流程大致可以分为5步，具体如下：1．分片、格式化数据源输入Map阶段的数据源，必须经过分片和格式化操作。分片操作：指的是将源文件划分为大小相等的小数据块（Hadoop2.x中默认128M），也就是分片(split)，H
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2024-04-20 17:43:06
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1、shuffle阶段shuffle，即洗牌的意思，在Map阶段到reduce阶段过程中，我们可以对数据进行分区、排序、规约、分组操作，这个过程会打乱其原有的顺序，具体如下在MapTask到ReduceTask的过程，会经过网络，而这个过程会经过一次“洗牌”，也就是所谓的shuffle更具体的MapReduce阶段可概括为下图1.1分区（partition）分区：将数据分成不同的文件，本质是将不同
在技术领域，尤其是开源技术领域，版本变迁速度极快，有些介绍原理机制的文章可能并不能适合当前的技术版本，有时候找到一篇文章中关于某问题的解决方案，可能并不奏效，其原因何在？版本不同！在文章中说清楚技术原理分析针对的版本是一件极其道德的事情。本文论述的原理针对以下版本：hadoop：2.7.31 问题在进行map计算之前，MapReduce框架会根据输入文件计算输入数据分片（input split），
# MongoDB 分片集群 分片
## 简介
MongoDB是一个开源的、基于分布式文件存储的数据库系统。它以高性能、易扩展和开发友好性而闻名。在大规模数据存储方面，MongoDB通过分片（Sharding）技术解决了传统数据库的瓶颈问题。本文将介绍MongoDB分片集群的基本概念和使用方法，并提供相应的代码示例。
## 分片集群概述
在MongoDB中，分片集群是指将大规模数据分布在多
原创
2024-01-05 08:24:27
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一、分片的定义和作用定义：分布式数据库中数据的存储单位成为片段。对全局数据库的划分叫做分片。划分的结果就是片段。每个片段可以保存在一个以上的场地（服务器）。作用：1、减少网络传输量对数据进行复制存储，目的是可以就近访问所需数据副本，减少网络上的数据传输量。2、增大事务处理的局部性3、提高数据的可用性和查询效率。4、负载均衡。二、分片设计过程分片过程是将全局数据进行逻辑划分和实际物理分配过程。全局数
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2024-03-22 19:50:39
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谈谈MapReduce的概念、Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现什么是MapReduce？MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型，用于大规模数据集的并行运算。有以下几个特点：分而治之，并行处理。抽象了map和reduce的计算流程，对于分布式存储的数据可以并行的进行map处理，之后在reduce端对map结果进行汇总。移动计算而非移动数据。数据的计算传输需要大
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2024-01-15 21:14:19
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# MongoDB分片删除分片教程
## 1. 简介
在使用MongoDB进行大规模数据存储时，我们通常会使用分片（Sharding）来将数据分散存储在多个服务器上。然而，有时候我们可能需要删除某个分片，例如当分片服务器故障或数据迁移完成后。本文将指导你如何实现MongoDB分片删除分片的操作。
## 2. 流程概述
下面是MongoDB分片删除分片的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
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原创
2023-11-07 12:49:24
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01 前言在上文《大数据基础-原来这就是路由分片》中，我们简单介绍了什么是路由和分片、讲述了通用的路由分片模型，并介绍了路由分片的常用方法，包括哈希分片和范围分片。在哈希分片这类路由分片的解决方案中，有几种被广泛熟知和应用的实现方式：hash 取模法 虚拟桶 一致性hash从本篇开始我们就详细的原理和实现方法来一一讲述。02 哈希取模大法—真香！我们首先详细说下第一种最为常
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2024-04-28 13:48:48
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本系列的开篇在提到使用Map-Reduce实现Join之前，先来看看目前在数据库中应用比较广泛和流行的集中Join算法。它们分别是嵌套循环Join(Nested Loops Join)、排序合并Join(Sort-Merge Join)和哈希Join(Hash Join)。
[b]1.嵌套循环Join[/b]
for R中的每一条记录r do
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2024-03-08 11:09:22
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在Google的《MapReduce: Simpli ed Data Processing on Large Clusters》论文中，作者向世界阐述了什么是MapReduce。其中的几个关于MapReduce的例子很简单，但是很有代表性。拿来分享一下。 &n
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2024-03-15 10:11:01
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reduce端join算法实现 1、需求： 订单数据表t_order： iddatepidamount100120150710P00012100220150710P00013100220150710P00023 商品信息表t_product idpnamecategory_idpriceP0001小米510002P0002锤
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2024-04-24 15:33:10
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Hadoop-Mapreduce入门MapReduce介绍mapreduce设计MapReduce编程规范入门案例WordCount MapReduce介绍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）。 知识。Map负责“分”，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。
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2024-06-19 10:33:26
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