Hive（数据仓库建模工具之一）简介：Hive本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更近一步说hive就是一个MapReduce客户端。 思考：计算文件user.txt中张三出现几次，使用mapreduce怎么写，然后再比照下图的hive实现过程mapreduce是
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2023-10-13 23:29:25
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Hive体系结构: 是建立在hadoop之上的数据仓库基础架构. 和数据库相似,只不过数据库侧重于一些事务性的一些操作,比如修改,删除,查询,在数据库这块发生的比较多.数据仓库主要侧重于查询.对于相同的数据量在数据库中查询就比较慢一些,在数据仓库中查询的效率就比较快. 数据仓库是面向于查询的,并且处理的数据量要远远高于数据库处理的数据量. 传统的数据仓库产品,依然有数据存
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2024-06-21 18:57:41
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【MR】MapReduce 1 与 MapReduce 2(YARN)框架对比一，新旧MapReduce API比较 （1）新的API倾向于使用抽象类，而不是接口，因为这更容易扩展。如在新的API中，Mapper 和Reducer现在都是抽象类。接口只有方法声明而没有方法实现，且要求所有实现类（不包括抽象类）必须实现接口中的每一个方法。接口的最大优点是允许一个类实现多个接口，进而实现类似C++中
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2023-10-18 12:49:51
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# Hive语句与MapReduce对应关系的理解与实现
作为一名新入行的开发者，学习Hive与MapReduce之间的关系是一个重要的步骤。Hive是一种用于处理和分析大数据的工具，而MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。本文将介绍Hive与MapReduce的对应关系，并带你一步一步实现这一过程。
## 整体流程概述
下面是实现Hive语句和MapReduce之间对应
原创
2024-09-09 04:55:33
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Hive概要一：产生背景 虽然hadoop有效的解决了大规模数据的存储和统计的问题，但是MapReduce编程十分繁琐，在大多情况下，每个MapReduce程序需要包含Mapper、Reduceer和一个Driver，之后需要打成jar包扔到集群上运 行。如果mr写完之后，且该项目已经上线，一旦业务逻辑发生了改变，可能就会带来大规模的改动代码，然后重新打包，发布，非常麻烦(这种方式，也是最古老的方
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2023-11-10 12:17:40
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首先 hadoop1.0主要的组成部分分别为HDFS和MapReduce。其中，HDFS是hadoop的文件系统，MapReduce是hadoop的计算框架，上一篇博文，根据paper对其hdfs进行了介绍，学习了框架及执行流程等。这篇博文将对hadoop的计算框架MapReduce进行一下梳理，这里主要还是梳理MapReduce1.0，虽然有些过时，但对于学习后面的新版本也具有十分重要的意义。为
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2023-08-05 00:28:18
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Hadoop 主要由HDFS和MapReduce 引擎两部分组成。最底部是HDFS，它存储hadoop集群中所有存储节点上的文件。HDFS 的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成。分布式文件系统的理解： 随着数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，
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2023-11-21 15:37:14
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作者 | 李一帆杏仁Java工程师。关注后端开发。1.计算框架Hadoop 是一个计算框架，目前大型数据计算框架常用的大致有五种：仅批处理框架：Apache hadoop.仅流处理框架：Apache Storm、Apache Samza.混合框架：Apache Spark、Apache Flink.这其中名气最大、使用最广的当属 Hadoop 和 Spark。虽然两者都被称为大数据框架，但实际层级
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2023-10-18 12:49:44
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Hadoop MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型：Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型（这里指server/driver 端采用的模型），这与Hadoop 2.0（包括YARN和MapReduce）是一致的。Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型，实现方式是epoll+状态机，而Apache Spark则直接采用了开
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2023-11-23 22:39:05
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1. 试述Hadoop和谷歌的MapReduce、GFS等技术之间的关系。Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，其主要目的是为了处理大规模数据集。它包含了分布式文件系统 HDFS 和分布式计算框架 MapReduce，被广泛应用于大数据处理领域。谷歌的 MapReduce 和 GFS 技术则是 Hadoop 的灵感来源。MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法，它将数据分
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2023-11-30 06:18:51
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Mapreduce执行过程Hadoop的核心思想之一是mapreduce（分布式计算框架）。MapReduce简介 MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 MapReduce的执行过程主要包含是三个阶段：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段 Mapreduce的执行步骤：1.Map任务处理1.1读取HDFS中
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2023-07-13 16:32:27
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1. MapReduce是干啥的
因为没找到谷歌的示意图，所以我想借用一张Hadoop项目的结构图来说明下MapReduce所处的位置，如下图。
Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现，Hadoop MapReduce对应Google MapReduce，HBase对应BigTable，HDFS对应GFS。HDFS（或GFS）为上层提供高效的非结构化存储服务，
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2023-10-08 06:53:45
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一.背景
2003年，Google发表了“The Google File System”的论文。这个分布式文件系统简称GFS，它使用商用硬件集群存储海量数据。文件系统将数据在节点之间冗余复制，这样的话，即使一台存储服务器发生故障，也不会影响数据的可用性。它对数据的流式读取也做了优化，可以边处理边读取。
不久，Google又发表了"MapReduce:Simplified Data Pro
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2024-04-14 00:04:34
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据wiki（http://zh.wikipedia.org/wiki/MapReduce）记载“MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”，及他们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值
七、MapReduce 1、试述MapReduce和Hadoop的关系。 正确答案： 谷歌公司最先提出了分布式并行编程模型MapReduce, Hadoop MapReduce是它的开源实现。谷歌的MapReduce运行在分布式文件系统GFS上，与谷歌类似，HadoopMapReduce运行在分布式文件系统HDFS上。相对而言，HadoopMapReduce 要比谷歌MapReduce 的使用门槛
# 理解MapReduce与Hadoop的关系
在当今大数据的时代，MapReduce和Hadoop是两个核心概念，它们密切相关并经常一起使用。本篇文章旨在帮助新手更好地理解这两个概念，以及它们之间的关系。我们将通过一个简单的流程示例、代码块和关系图等形式来加深理解。
## 理解流程
在使用MapReduce进行数据处理时，处理过程大致分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# MapReduce与HBase的关系：入门指南
在大数据时代，处理和存储大规模数据的需求日益增加。其中，Apache Hadoop的MapReduce是一个重要的计算框架，而HBase则是一个分布式的列式数据库。这篇文章将帮助你了解MapReduce与HBase之间的关系，以及如何在实际开发中将两者结合起来使用。
## 流程概述
首先，让我们简单地列出使用MapReduce与HBase的
第一部分 Hadoop
1.Hadoop项目的由来 起源于一个开源的网络搜索引擎项目ApacheNutch，借鉴GFS，实现了一个开源的实现HDFS，05年nutch上实现了一个mapreduce系统，完成了所有主要算法的mapreduce+HDFS移植。2.HDFS的体系结构 采用了主从(Master/Slave)结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干D
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2024-04-16 14:59:01
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HDFS和MapReduce是大数据处理领域中两个重要的技术，它们之间有着密切的关系。HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储大规模数据，而MapReduce是一种编程模型，用于对存储在HDFS中的数据进行并行处理。下面我将详细介绍HDFS和MapReduce的关系以及如何在实际开发中使用它们。
### HDFS和MapReduce的关系
HDFS是Hadoop的核心组件之一，它提供了可靠
原创
2024-05-21 09:43:55
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MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，而Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于实现MapReduce程序。它们之间的关系非常紧密，可以说Hadoop是MapReduce的一个重要实现。在本文中，我将介绍MapReduce和Hadoop的关系，并提供一个简单的代码示例来帮助初学者理解二者之间的联系。
### MapReduce和Hadoop的关系
首先，让我们来了解MapR
原创
2024-05-28 11:03:32
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