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
mapreduce原理，大数据面试的时候，很多时候会问道，今天来整理一下，同时我尽量总结得简洁易读。1. Mapreduce初析Mapreduce是一个计算框架，既然是做计算的框架，那么表现形式就是有个输入（input），mapreduce操作这个输入（input），通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output），这个输出就是我们所需要的结果。我们要学习的就是这个计算模型的运行规则。在运行
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
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
# Hive MapReduce Job
## Introduction
Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Apache Hadoop that provides tools to enable easy data summarization, querying, and analysis. Hive uses a
tracker和storage都是同一个fastdfs主程序的两个不同概念，配置不同的配置文件就可以设定为tracker或者storage /etc/fdfs下都是一些配置文件 cd /etc/fdfs 修改tracker.conf文件 vi tracker.conf 修改base_path bas ...
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2021-03-28 22:45:00
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1. 资源相关参数1.1 以下调整参数都在mapred-site.xml这个配置文件当中有以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效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。mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Tas
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
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
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
package cagy.mapreduce.wordcount;import java.io.IOException;impo
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2023-01-09 18:16:38
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默认情况下，hadoop为各个守护进程分配1000M(1G)内存，该值在文件hadoop-env.sh的HADOOP_HEAPSIZE属性控制，tasktracker启动子JVM运行map和reduce任务也需要内存。
(mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum)
，分配给每个子jvm的大小为-Xmx200M(mapred.child.java.
-- tracker 所有服务器都是对等的，可以根据服务器的压力情况随时增加或减少。服务器角色192.168.5.231 tracker +nginx
原创
2023-06-05 10:43:06
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map的个数在map阶段读取数据前，FileInputFormat会将输入文件分割成split。split的分为8个split。2
原创
2022-12-28 15:08:08
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在运行WordCount的时候一直卡在上述位置，去网上查找结局的方法，说是是因为yarn管理的内存资源不够了，于是去修改yarn-site.xml文件<property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>20480</value></property><property> <name>yarn.sched.
原创
2021-08-03 10:08:34
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MapReduce相关配置参数分为两部分，分别是JobHistory Server和应用程序
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2017-10-18 23:06:00
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In the last post we saw how to run a MapReduce job on Hadoop. Now we're g
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2016-03-15 21:11:00
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在前面的博文：TaskTracker节点的内部设计与实现 中，我曾详细的概述了TaskTracker节点中的各个工作组件，而在本文，我将对其内部的Http服务组件展开详细的讨论。TaskTracker节点的内部Http服务组件主要提供两个功能：1)./logtask，获取某一个Task的执行日志；2)./mapOutput，获取某一个Task的map输出数据。对于用户来说
