从单机数据库到分布式数据仓库，数据的存储和分析的方式在不断演进，2016年成立的酷克数据则是将数据仓库搬上云端，推出了SQL-on-Cloud。HashData，致力于降低企业大数据分析门槛 ❆1、 云端数据仓库HashData联合创始人简丽荣，先后在IBM、雅虎以及Pivotal从事分布式计算研发工作，在Pivotal工作期间，从事MPP数据库Greenplum的开发工作。之后随着Hadoop
Hadoop资源管理分两部分：资源表示模型和资源分配模型。资源表示模型：hadoop用槽位(slot)来组织各节点上的资源。hadoop将各个节点上的资源等量切分为若干份，每一份用一个slot表示，同时规定一个task可根据需要占用多个slot。slot也分map slot和reduce slot，可根据参数修改分配的slot数，节点的slot数回决定该节点的最大允许任务并发度。资源分配模型：由一
楔子1 YARN的组成YARN由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationsMastrt和Container等组件组成。资源管理器(Resource Manager) 资源管理器是YARN的核心组件，负责整个Hadoop集群中的资源管理和分配，运行在主节点上。它的主要任务是维护集群所有资源的全局视图，接收客户端提交的所有资源请求，然后调度，接下来分配资源给应用
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2023-08-10 18:30:40
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bin/hadoop jar xxx.jar mainclass args
…… 这样的命令，各位玩Hadoop的估计已经调用过NN次了，每次写好一个Project或对Project做修改后，都必须打个Jar包，然后再用上面的命令提交到Hadoop Cluster上去运行，在开发阶段那是极其繁琐的。程序员是“最懒”的，既然麻烦肯定是要想些法子减少无谓的键盘敲击，顺带延长键盘寿命。比如有的人就写了
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2023-07-19 15:40:42
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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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Hadoop权威指南:MapReduce应用开发目录Hadoop权威指南:MapReduce应用开发一般流程用于配置的API资源合并使用多个资源定义配置可变的扩展配置开发环境用MRUnit来写单元测试关于MapperMaxTemperatureMapper的单元测试运行关于ReducerMaxTemperatureReducer的单元测试在集群上运行客户端的类路径任务的类路径用户任务的类路径有以下
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2023-08-13 14:49:45
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本文主要是一些具体的java代码以及少量的概念描述，至于具体的概念可以详细百度 1、namespace HBase namespace特性是对表资源进行隔离的一种技术，隔离技术决定了HBase能否实现资源统一化管理的关键，提高了整体的安全性。 *配额管理：限制一个namespace使用的资源，如：region、table&nbs
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2023-11-20 08:46:42
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1.MapReduce作业的执行流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写->作业配置->作业提交->Map任务的分配和执行->处理中间结果->Reduce任务的分配和执行->作业完成,而每个任务的执行过程中,又包含输入准备->任务执行->输出结果. 一个MapRed
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2023-07-12 11:37:16
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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
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MapReduce是一种可用于**数据处理的编程模型**。该模型比较简单，不易编写有用的程序。Hadoop可以运行**各种语言**版本的MapReduce程序。MapRudece程序本质是**并行运行**的，可以将大规模的数据分析任务分发给任何一个拥有足够多机器的数据中心。优势：处理大规模的数据集。
原创
2019-08-19 16:29:14
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MapReduce什么是MapReduce？MapReduce的好处mapreduce在yarn上的运行生命周期三个阶段读数据阶段map task阶段reduce task阶段mr的特点 什么是MapReduce？MapReduce本身是一种编程思想，它将处理数据分为两步，第一步是Map阶段，即映射阶段，第二步是Reduce阶段，即聚合阶段。这一革命性的思想是谷歌最先提出的，之后诞生的hadoo
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2023-09-01 08:16:22
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1、MapTask工作机制（1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。（2）Map阶段：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。（3）Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCo
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2023-08-31 08:35:11
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Hadoop简介：Hadoop是一个实现了Google云计算系统的开源系统，包括并行计算模型Map/Reduce，分布式文件系统HDFS，以及分布式数据库Hbase Map/Reduce：MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框，就是mapreduce,缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容
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2023-07-12 11:23:58
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MapReduce是一种分布式计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map，对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce，则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分，非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。JobTracker：Master节点，只有一个，管理所有作业，作业/任务的监控、错误处理等；将
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2023-08-30 15:38:06
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本文是2009年9月为公司内部培训写得的一篇简介。MapReduce概述提供计算任务的自动并行化机制，使用分发-收集的并行策略，Map阶段处理（无依赖的）原始输入，Reduce阶段处理依赖关系（按Key依赖）。架构在hadoop之上，原则上可以使用hadoop代理的所有分布式文件系统（hdfs,kfs,s3），但我们目前仅使用hdfs。MapReduce流程1.客户端提交MapReduce任务2.
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2024-06-12 22:35:52
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一、MapReduce 简介 MapReduce 是 Hadoop 生态下面的计算层，它把任务分割成小任务并分发到集群的机器上并行执行。您只需要按照 MapReduce 提供的编程接口开发业务逻辑代码即可，剩下的事情 MapReduce 框架会自动完成。比如，任务分割，任务分发等。MapReduce 程序具有函数式风格，输入是数据列表，输出依然是数据列表。MapReduce 是 Hado
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2023-09-20 07:20:29
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Hadoop MapReduce理解mapreduce思想核心：分而治之 先分再合两个阶段map阶段（分）：如果任何可以拆分并且没有依赖 那么就把复杂的任务拆分成小任务拆分成小任务之后 可以并行计算 提高处理效率reduce阶段（合）：把map阶段的各个局部结果进行汇总 得到最终的结果来源：来源于生活 包括Google和hadoop团队在内 都是
原创
2022-10-31 11:21:52
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由于时不时给一些朋友的网站做一些分析、策划方面的工作。以下是我对网站评估的常用方法。需要时间短可以到几分钟，长可以到几天，如果有足够的时间的话，可以对各个栏目做一个分析（包括定位、内容、版面、活跃程度等指标）。如果论坛、博客是网站的一个主要部分，也需要对其做一个专门的评估。一、ALEXA的三个指标及发展趋势。“Reach per million users”可以粗略看到其吸引新人的能力
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2024-06-25 19:19:59
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文章目录MapReduce开发流程（1）输入数据接口：InputFormat（2）逻辑处理接口：Mapper（3）Partitioner分区（4）Comparable排序（5）Combiner合并（6）逻辑处理接口：Reducer（7）输出数据接口：OutputFormat MapReduce开发流程（1）输入数据接口：InputFormat（1）默认使用的实现类是：TextInputForma
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2024-04-08 12:00:59
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写在前面： 需要保证
hadoop版本 各个jar版本一致，否则可能出现各种哦莫名奇妙的错误！ maven 依赖： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xml
原创
2021-09-14 11:05:40
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