一、MR作业运行过程 JobClient的runJob()方法：新建JobClient实例，并调用其submitJob()方法。提交作业后，runJob()每秒轮询作业进度，如果发现上次上报后信息有改动，则把进度报告输出到控制台。作业完成，成功则显示作业计数器；失败则输出错误到控制台。 （一）JobClient的submitJob()
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2024-04-23 10:10:24
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# MapReduce 中指定 YARN 任务名称的科普文章
在大数据处理领域，MapReduce 是一种流行的编程模型。它被广泛应用于分布式计算，尤其是在 Hadoop 平台上。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器，它负责资源的分配与调度。在运行 MapReduce 任务时，你可能希望为任务指定一个名称，以便更好地管理和识别不
一、MapReduce整体运行流程流程示意图如下： （1）在MapReduce程序读取文件的输入目录上存放相应的文件。 （2）客户端程序在submit()方法执行前，获取待处理的数据信息，然后根据集群中参数的配置形成一个任务分配规划。 （3）客户端提交job.split、jar包、job.xml等文件给yarn，yarn中的resourcemanager启动MRAppMaster。 （4）MRAp
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2023-10-27 04:54:23
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2.1示例编写及编程规范2.1.1编程规范（1）用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行mr程序的客户端)（2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）（3）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）（4）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中（5）map()方法（maptask进程）对每一个<K,V>调用
1.MapReduce介绍 MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Reduce负责
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2024-04-05 14:25:34
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【Job提交流程】 1、首先从waitForCompletion函数进入boolean result = job.waitForCompletion(true);
/**
* Submit the job to the cluster and wait for it to finish.
* @param verbose print the progress to the user
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2024-05-31 13:19:44
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MapReduce1、架构MR AppMaster：负责整个成都的过程调度及状态协调；MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程；ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程；2、数据类型除了String对应Hadoop Writable类型为Text以外，其他基本都是类似boolean -> BooleanWritable3、Hadoop序列化4、InputForma
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2024-04-19 14:20:03
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# 如何实现“Spark提交任务指定app名称”
## 引言
在使用Spark进行任务提交时，我们可以通过指定app名称来标识和区分不同的应用程序。这对于项目开发和调试非常重要。本文将向你介绍如何在Spark中实现“提交任务指定app名称”的功能。
## 流程概述
下面是我们实现这个功能的整体流程：
```mermaid
erDiagram
确定Spark的版本-->下载Spar
原创
2024-02-02 09:55:51
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如果想要将问题变得清晰、精准和优雅， 需要关注 MapReduce 作业所需要的系统资源，尤其是集群内部网络资源使用情况。 MR 可以运行在共享集群上处理 TB 级 甚至 PB 级的数据。同时，改作业与共享集群的机器上数以百计的任务存在竞争关系。MapReduce 关注点：作业被分成一系列运行在分布式集群中的 map 任务和 reduce 任务。因此负载是遍布集群中的各个节
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2024-01-02 20:58:25
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1.1 MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。 在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTra
## 如何在 Android 中启动 Activity 并指定任务栈名称
在 Android 开发中，管理 Activity 的生命周期和任务栈是一个重要的环节。对于刚入行的小白来说，理解如何启动 Activity 并指定其任务栈的名称是非常重要的。本文将详细介绍这一过程，并通过示例代码来帮助您理解。
### 流程概述
以下是实现启动 Activity 指定任务栈名称的基本步骤：
| 步骤
原创
2024-08-30 03:33:13
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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
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2024-03-26 10:00:43
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MapReduce程序运行流程分析1）在MapReduce程序读取文件的输入目录上存放相应的文件。2）客户端程序在submit()方法执行前，获取待处理的数据信息，然后根据集群中参数的配置形成一个任务分配规划。3）客户端提交job.split、jar包、job.xml等文件给yarn，yarn中的resourcemanager启动MRAppMaster。4）MRAppMaster启动后根据本次jo
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2023-11-14 09:24:05
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文章目录定义概念流程支持的数据类型demo切片策略FileInputFormat片与块的关系提交流程关键设置Job提交流程阶段总结准备提交 定义MapReduce最早是由谷歌公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。 特点： MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台。 MapReduce是一个并行计算与运行软件框架。 MapReduce是一个并行程序设计模型与方法。易
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2024-05-05 20:45:38
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# 项目方案：使用Hive查看MapReduce任务
## 1. 项目背景和目标
在大数据处理中，MapReduce作为一种分布式计算模型，常用于处理大规模数据。Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具，提供了SQL语法的接口，方便用户进行数据查询和分析。本项目的目标是利用Hive来查看MapReduce任务的执行情况，并提供相应的代码示例。
## 2. 技术选型
在本项目中，我们选择使用H
原创
2023-12-15 08:36:14
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MapReduce处理数据的大致流程①InputFormat调用RecordReader，从输入目录的文件中，读取一组数据，封装为keyin-valuein对象②将封装好的key-value，交给Mapper.map()------>将处理的结果写出 keyout-valueout③ReduceTask启动Reducer，使用Reducer.reduce()处理Mapper的keyout-v
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2024-03-29 21:15:34
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对于 Java线程 基本概念还不太明白可以参考一下这篇文章Java实现多线程的三种方式1. 线程命名与获取1.1 创建线程的时候设定名称public Therad(Runnable target, String name); class MyThread implements Runnable {
public void run() {
@override
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2024-07-10 15:52:18
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本地运行 解压hadoop安装tar包hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz，下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
设置环境变量HADOOP_HOME，需要确保当前用户可以访问(在eclipse中可以访问到) 解压hadoop-common-2.2.0-bin-32.rar压缩包，将压缩包中的文件全部复制到${HADOOP_HO
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2024-07-09 16:46:47
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在我们写mapreduce的程序时候总会有这么一段代码，这个代码就是map方法的实现，里面有一个参数 context对象，但是这个context对象究竟是干什么的呢？public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedExcepti
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2024-03-22 14:36:43
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点击查看代码/*
客户端 提交Job流程
1. 客户端 执行Driver类的main方法
waitForCompletion() 提交Job,并监控Job运行状态,Job完成后返回 true
2. 提交job
submit()
3. 创建连接,并创建 集群代理对象cluster
connect()
// 创建提交job的集群代对象
