废话少说,先来张图看看:Map： 1、根据业务需求处理数据并映射为KV模型 2、并行分布式 3、计算向数据移动Reduce： 1、数据全量/分量加工 2、Reducer中可以包含不同的key 3、相同分区的Key汇聚到一个Reducer中 4、 ”相同”的Key调用一次reduce方法 5、排序和比较实现key的汇聚K,V使用自定义数据类型: 1、节省开发成本，提高程序自由度 2、框架会对键和值序
JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的，结合block size会具体影响到map任务的个数，详见FileInputFormat.getSplits源码。假设没有设置mapred.min.split.size，缺省为1的情况下，针对每个文件会按照min (totalsize[所有文件总大小]/mapnum[jobconf设置的mapnum], blocksize)为大小来拆分
-Dmapreduce.job.queuename=dmgeo指定队列名称，不需要加root.hadoop jar /opt/bigdata/hadoop-2.9.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.9.2-tests.jar TestDFSIO -Dmapreduce.job.queuename=dmg
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2022-01-18 13:48:27
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-Dmapreduce.job.queuename=dmgeo指定队列名称，不需要加root.hadoop jar /opt/bigdata/hadoop-2.9.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-
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2021-10-08 14:48:33
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MapReduce主要包括两个阶段：一个是Map，一个是Reduce. 每一步都有key-value对作为输入和输出。 Map阶段的key-value对的格式是由输入的格式决定的，如果是默认的TextInputFormat,则每行作为一个记录进程处理，其中key为此行的开头相对文件的起始位置，value就是此行的字符文本。Map阶段的输出的key-value对的格式必须同reduce阶段的输入k
说明在MR中经常会使用的是join，而join分为两种：一是ReduceJoin；二是MapJoin。ReduceJoinReduceJoin工作原理Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value时，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。Reduce端的主要工作：在Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只
1、从一个Demo入手因为阅读一个源码，需要找到他的入口，一般一些计算框架，他都会提供一些例子类。所以我们就U型那咋从WordCount这个类来进行入手！1.1 WordCountpublic class WordCount {
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text,
# 如何在YARN中指定队列
## 引言
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个重要组成部分，主要用于资源管理和调度。当我们在Hadoop中提交任务时，通常希望将其发送到特定的队列中，以便进行更有效的资源管理。在本教程中，我们将逐步讲解如何在YARN中指定队列。以下是我们要完成的步骤。
## 流程概述
| 步骤编号 | 操作
文章目录17. Yarn 案例实操17.2 容量调度器多队列提交案例17.2.1 需求17.2.2 配置多队列的容量调度器17.2.2.1 在capacity-scheduler.xml中配置如下：17.2.2.1.1 修改如下配置17.2.2.1.2 为新加队列添加必要属性17.2.2.2 分发配置文件17.2.2.3 重启Yarn或者执行yarn rmadmin -refreshQueues
yarn作业调度容器调度(Capacity Scheduler) Capacity调度器，有一个专门的队列用来运行小任务，但是为小任务专门设置一个队列会预先占用一定的集群资源，这就导致大任务的执行时间会落后于使用FIFO调度器时的时间。工作逻辑 Capacity Schedule调度器以队列为单位划分资源。简单通俗点来说，就是一个个队列有独立的资源， 队列的结构和资源是可以进行配置的，如下图： 队
yarn调度器前言Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色。所以给任务分配资源则是yarn的核心功能之一。调度器在YARN中，提供了三种调度器(Scheduler)：FIFO, Capacity, Fari。调度效果如下图：FIFO调度器FIFO调度器也就是平时所说的先进先出（First In First Out）调度器。FIFO调度器是Hadoop最早应用的一种调度策略，
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2023-08-26 01:39:04
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# Yarn指定队列
在大规模的集群中运行作业时，对资源进行有效管理是非常重要的。Yarn是Apache Hadoop生态系统的资源管理器，可以帮助我们有效地管理集群上的资源。在Yarn中，队列是一个重要的概念，用于对提交的作业进行分类和隔离，以便更好地管理资源和调度作业。
## 什么是队列
队列是Yarn中用于对作业进行分类和隔离的逻辑实体。通过将作业放入不同的队列中，可以根据作业的优先级
# SparkSQL指定YARN队列
## 什么是SparkSQL
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，Spark SQL是其中的一个模块，用于结构化数据的处理。Spark SQL可以通过SQL语句或DataFrame API来查询数据，并且支持多种数据源，如Hive、Parquet等。
## 为什么要指定YARN队列
在使用SparkSQL进行数据处理时，有时需要指定
# Flink on YARN指定队列
在使用Flink on YARN时，我们可能需要将任务指定到特定的队列中，以实现资源的隔离和管理。本文将介绍如何在Flink on YARN中指定队列，以及如何实现这一功能的代码示例。
## 什么是Flink on YARN？
Flink on YARN是指在使用Apache Flink时，将Flink应用程序提交到运行在YARN集群上的Flink集群
容量调度器中，配得最多的应该就是capacity和maximum-capacity了，一个是当前队列的资源容量，一个是队列可使用的最大容量。多个队列的容量之和为100。 maximum-capacity这个参数还好理解，即队列可使用资源的上限。假如有多个队列，每个队列都将maximum-capacity的值设置成与capacity一样，意味着每个队列只能使用固定大小的资源，不能超额使用其
测试数据连接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1TBHvrfO3dKBO8xOaeFXS3Q 提取码：4zug1. 需求 Reduce 端实现 JOIN假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在 HDFS 中, 需要用 MapReduce 程序来实现以下 SQL 查询运算select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price f
MapReduce得整个工作原理下面对上面出现的一些名词进行介绍ResourceManager：是YARN资源控制框架的中心模块，负责集群中所有的资源的统一管理和分配。它接收来自NM(NodeManager)的汇报，建立AM，并将资源派送给AM(ApplicationMaster)。NodeManager:简称NM，NodeManager是ResourceManager在每台机器的上代理，负责容器
1. MapReduce概述：一个最终完整版本的MR程序需要用户编写的代码和Hadoop自己实现的代码整合在一起才可以;其中用户负责map、reduce两个阶段的业务问题，Hadoop负责底层所有的技术问题;MapReduce核心思绪：先分再合，分而治之，主要目的：并行运行任务，提高效率。注意: 不可拆分的计算任务或相互间有依赖关系的数据无法并行计算：MapReduce特点：
易于编程：简单的接口
Disruptor的设计的原理和使用场景背景学习步骤Disruptor的使用Disruptor常用类名词解释结束语 背景Disruptor字面上理解，破坏者，分裂者，好像跟它的要做的事情扯不大上关系，至于为啥要取名这个字，好像还从得google or baidu。 它是英国金融产品公司LMAX开发的一个高性能队列框架，初衷是解决内存队列的延迟问题。基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒
本篇博客主要介绍“Hive：使用beeline连接和在eclispe中连接”。 在mysql5.7.18安装、Hive2.1.1安装和配置（基于Hadoop2.7.3集群）中，已经讲到了mysql和hive的安装和配置。本篇博客第一部分讲的是使用beeline连接hive的方法，第二部分讲的是在eclipse中远程连接hive。准备工作 1、启动hadoop服务 2、启动mysql服务 使用b
