一、MapReduce是什么? MapReduce是一种分布式的离线阶段框架,是一种编程模型,分为MapTask和ReduceTask两部分,用于大规模数据(大于IT)的并行运算,将自己的程序运行在分布式系统上.统上(必记): MapReducede的概念是: Map(映射) Reduce(归纳) 输入:(格式化 key, value)数据集—>map映射成一个中间的数据集(key ,val
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2023-09-16 02:38:57
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之前学习hadoop的时候，一直希望可以调试hadoop源码，可是一直没找到有效的方法，今天在调试矩阵乘法的时候发现了调试的方法，所以在这里记录下来。1）事情的起因是想在一个Job里设置map的数量(虽然最终的map数量是由分片决定的)，在hadoop1.2.1之前，设置方法是：job.setNumMapTasks()不过，hadoop1.2.1没有了这个方法，只保留了设置reduce数量的方法。
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2023-07-03 10:59:04
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Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop旗下有很多经典子项目，比如HBase、Hive等，这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop，就必须知道HDFS和MapReduce是什么。 MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.
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2023-05-24 11:41:05
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首先来看一下MapReduce的整体流程1. Read阶段：先切片，再调用RecorderReader将切片数据解析成一个个kv，其中key是某行的起始偏移量，v是这一行的内容2. （k，v）传给map，map做相应的处理3. map会输出到一个环形缓冲区，这个缓冲区大小为100M，当达到0.8的时候，会完成partition，sort，combine（可选）最终溢写到磁盘4. 溢写出来的小文件会
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2024-08-02 11:00:24
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文章目录1. MapReduce 定义2. MapReduce 优缺点2.1 优点2.2 缺点3. MapReudce 核心思想4. MapReduce 进程5. 常用数据序列化类型6 .MapReduce 编程规范7. WordCount 案例操作7.1 需求7.2 需求分析7.3 编写程序 1. MapReduce 定义MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是基于 Hadoop
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2023-07-12 02:41:11
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这一章都是文字叙述，不需要写源代码了。一般情况下，只需要记住这些东西就可以了。Hadoop处理大数据。大数据以文件的形式存储在HDFS。大文件被划分成文件块存贮，每个文件块有固定的大小，通常是64M，或者128M，或者255M。我们在第2章写了一个WordCount的MapReduce程序，最关键部分是Mapper和Reducer。在做MapReuce时，先做Map，再
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2023-12-31 20:45:25
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cpu数目 一个job会使用tasktracker的reduce任务槽数mapred.reduce.tasks = cpu数目>2?cpu数目*0.5:1 一个tasktracker最多同时运行reducer任务数量mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
原创
2023-04-20 15:31:19
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首先需要修改配置文件 cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>修改yarn-site.xml，配置如下：<
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2023-05-24 14:22:43
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Map接口的用法集合中Collection、Set、List接口都属于单值操作，即每次只能操作一个对象；Map与他们不同的是，每次操作的是一对对象，即二次偶对象，每个元素都以key-value的形式存储在集合中。 1、Map接口定义：public interface Map<K,V>：在Map上应用了泛型，必须同时设置好key和value的类型，其
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2023-07-18 15:47:59
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hadoop jar jar包路径 入口类全路径如：hadoop jar /opt/software/mapreducedemo-1.0-SNAPSHOT.jar com.mr.airSort.AIrRunJob
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2023-05-24 14:23:00
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1. 带参数方法练习（应用）需求：设计一个方法用于打印两个数中的较大数，数据来自于方法参数 }思路：
①定义一个方法，用于打印两个数字中的较大数，例如getMax()②为方法定义两个参数，用于接收两个数字③使用分支语句分两种情况对两个数字的大小关系进行处理④在main()方法中调用定义好的方法（使用常量）⑤在main()方法中调用定义好的方法（使用变量）代码：public class Met
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2024-06-10 01:34:54
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一、概述MapReduce是一种编程模型，这点很重要，仅仅是一种编程的模型，而不是具体的软件。在hadoop中，HDFS是分布式的文件存储系统，而MapReduce是一个分布式的计算框架。用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。 说白了就是程序运行时将数据操作分为好几部，主要是：拆分->排序->组合的过程。二、原理和工作流程 2.1原理 一个Map/Reduce&n
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2023-07-09 21:19:32
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MapReduce优化的入手点– 合理设定Map/Reduce数量
– 如果可能，使用Combiner减少中间数据输出
– 对中间数据和最终结果启用压缩
– 减少Shuffle过程中写入磁盘的数据
– 适当增大每个节点的处理任务的并发度1. 合理设定Map数量Mapper数量不能直接设定1.1 可以通过选择BlockSize间接调整Mapper数量hdfs-site.xml 中• dfs.
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2024-01-02 15:13:07
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# Java 校验 Map 参数类型
在开发 Java 应用程序时，我们经常需要校验方法的参数类型以确保其有效性。在处理复杂数据结构时，例如 Map，我们也需要对其中的值进行类型校验。本文将介绍如何在 Java 中校验 Map 参数的类型，并提供相应的代码示例。
## 为什么校验 Map 参数类型？
在大多数情况下，我们可以信任方法的调用者会传递正确类型的参数。然而，为了防止潜在的错误，特别
原创
2023-07-31 15:40:10
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# 实现"java map参数类型 反射"教程
## 1. 整体流程
为了实现"java map参数类型 反射"，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
gantt
title 实现"java map参数类型 反射"流程
section 整体流程
定义需求 :a1, 2022-01-01, 2d
查找相关文档和资源
原创
2024-03-08 04:03:01
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# 如何在Java中接收Map类型参数
在Java编程中，我们经常需要接收多种类型的参数，而Map是一种非常常用的数据结构。接下来，我们将详细讲解如何在Java中接收Map类型参数，包括具体的实现步骤和相关代码示例。
## 流程步骤
为了更好地理解整个过程，我们将步骤以表格的形式展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
# 实现Java Map类型参数校验
## 一、流程概述
为了实现Java Map类型参数的校验，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个自定义注解，用于标记需要进行参数校验的Map字段 |
| 2 | 编写一个拦截器，在方法执行前对标记了自定义注解的Map参数进行校验 |
| 3 | 实现校验逻辑，判断Map中的键值对是否
原创
2024-07-12 04:24:30
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笼统的说，Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）。本文简单介绍一下两种join的原理和机制。1 Hive Common Join如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即：在Reduce阶段完成join. 整个过程包含Map、Shu
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2024-06-17 19:52:06
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第一种方法根据键值的名字取值 import java.util.HashMap;
import java.util.Map; /**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
Map<String, Obj
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2023-05-30 16:22:55
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结构图MapReduceHadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。一个Map/Reduce 作业（job） 通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由 map任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序，
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2023-12-09 17:11:20
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