今天给大家介绍几道MapReduce相关的面试题，这些题目是我或者别人在面试过程中遇到的，看看你能回答出几道，明天将答案发放给大家。题目1：现有100TB的用户查询词（从搜索引擎日志中提取出来的），如何用MapReduce计算出现次数最多的K个查询词？如何对你设计的算法进行优化？考虑的优化点有：如果一个查询词出现次数非常多，产生的负载倾斜问题会不会导致你的算法性能非常低下，等等。题目2：现有100
前提：安装好Hadoop实验要求基于MapReduce执行“词频统计”任务。 将提供的A，B，C文件上传到HDFS上，之后编写MapReduce代码并将其部署到hadoop，实现文件A，B，C中的词频统计。对实验过程进行详细阐述。实验步骤 1. 启动Hadoop &
MapReduce 定义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。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，并发运行再一个 Hadoop 集群上。MapReduce 优缺点优点 1、易于编程。用户只关心业务逻辑，实现框架的接口。  
我们使用之前搭建好的Hadoop环境，可参见：《【Hadoop环境搭建】Centos6.8搭建hadoop伪分布模式》
原创
2022-05-04 23:13:23
474阅读
package mapreduceshiyan1; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache
原创
2021-07-23 17:00:07
156阅读
x1.Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集。
2.MapReduce也采用了Master/Slave结构。Master叫做JobTracker而Slave叫做TaskTracker。用户提交的计算叫做Job，而每一个Job会被划分为若干个Tasks。JobTracker负责Job和Tasks的调度，而TaskTracker负责执行Tasks。
提交作业时，它会首先
1大数据解决的问题？ 海量数据的存储：hadoop->分布式文件系统HDFS海量数据的计算：hadoop->分布式计算框架MapReduce 2什么是MapReduce? 分布式程序的编程框架，java->ssh ssm ，目的：简化开发！是基于hadoop的数据分析应用的核心框架。mapreduce的功能：将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)"，是它们的主要思想。MapReduce极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。MapReduce三大问题:读数据是怎么回事?shuffle的过程?结果数据存储是怎么回事?源码解析：FileInputFormat--createReco
图解mapreduce工作流程# 0. 任务提交
1. 拆-split逻辑切片--任务切分。
FileInputFormat--split切片计算工具
FileSplit--单个计算任务的数据范围。
2. 获得split信息和个数。
# MapTask阶段
1. 读取split范围内的数据。k(偏移量)-v(行数据)
关键API：TextInputFormat。
1. 安装配置Sun Java SDK
1.1 安装
10.04与前几个版本的变化在于，Sun Java SDK被踢出了官方软件源。直接 apt-get install sun-java6-sdk 显然没戏。
不过还是可以曲折一把，解决这个问题。修改sources.list
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc
5.2.1HDFS命令手册 1.概述 切换到hdfs用户，可以通过“hadoop fs -”命令来查看HDFS文件系统的帮助命令，通过提示的命令来对文件系统进行管理。 命令如下：$ hadoop fs -执行结果如下：所有的hadoop命令均由bin/hadoop脚本引发。不指定参数运行hadoop脚本会打印所有命令的描述。 用法：hadoop [–config confdir] [COMMAND
javac -classpath /usr/local/hadoop/hadoop-1.0.1/hadoop-core-1.0.1.jar WordCount.java，但较新的 2.X 版本中，已经没有 hadoop-core*.jar 这个文件，因此编辑和打包自己的 MapReduce 程序与旧版本有所不同。 本文以 Hadoop 2.6.0 环境下的 WordCount 实例来介绍 2.x
文章目录MapReduce简介MR核心编程思想MapReduce的优缺点优点：缺点：MapReduce编程自动化调度平台yarnyarn两大服务进程——Resource Manager和Node Manageryarn中的调度调度选项yarn集群搭建 MapReduce简介Hadoop通过分布式文件系统Hdfs来实现对海量数据的存储，除此之外，Hadoop还提供了分布式计算框架MapReduce
一、分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图：二、Mapper任务的执行过程详解 每个
之前很多人跑mapreduce任务只知道在在本地打成jar，提交到hadoop集群上去跑任务，如果出现错误往往很难定位错误，所以远程debug是开发中不可或缺的技能。通常大家都是在本地写好mapreduce任务，希望能在window环境下运行。1.这里我的运行环境为：win10，IDEA2017.1.3 2.集群环境：系统centos7.hadoop2.6.0,共7个节点，其中nn节点192.1
1.1MapReduce核心思想分而治之，先分后和：将一个大的、复杂的工作或任务，拆分成多个小任务，最终合并。MapReduce是由Map和Redecu组成Map：将数据进行拆分Reduce：对数据进行汇总1.2偏移量行首字母或字符移动到当前文件的最前面需要移动的字符个数1.3Hadoop与Java数据类型对比Java类型：int、long、double, float、 boolean、 stri
2.3 MapReduce工作流程整个MapReduce的重点Map阶段步骤1，已有数据，在`/user/input下步骤2，该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value其实就是切片
步骤3，提交信息：切片信息、xml、jar
步骤4，由YARN调用Resourcemanager【Yarn RM】，Yarn RM创建Mr appmast
1【单选题】 下列说法错误的是________。A、Map函数将输入的元素转换成<key,value>形式的键值对B、Hadoop框架是用Java实现的，MapReduce应用程序则一定要用Java来写C、不同的Map任务之间不能互相通信D、MapReduce框架采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个Slave2【单选题】 在使用MapReduce程序Word
1. mapmap()方法会将 一个函数映射到序列的每一个元素上，生成新序列，包含所有函数返回值。也就是说假设一个序列[x1, x2, x3, x4, x5 ...]，序列里每一个元素都被当做x变量，放到一个函数f(x)里，其结果是f(x1)、f(x2)、f(x3)......组成的新序列[f(x1), f(x2), f(x3) ...]。下面这张图可以直观地说明map()函数的工作原理：如何使用
MapReduce 程序的核心运行机制1、概述2、MapReduce 程序的运行流程3、MapTask 并行度决定机制4、切片机制5、MapTask 并行度经验之谈6、ReduceTask 并行度决定机制7、学习内容 1、概述一个完整的 MapReduce 程序在分布式运行时有两类实例进程： 1、MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调； 2、Yarnchild：负责 map 阶
