hadoop2.x的三大核心：mapreduce 、hdfs以及yarn ，其中核心之一mapreduce，利用了分而治之的思想，Map（映射）和 Reduce（归约），分布式多处理然后进行汇总的思想，比如：清点扑克牌把里面的花色都分开，一个人清点那么可能耗时4分钟，如果利用mapreduce的思想，把扑克牌分成4份，每个人对自己的那一份进行清点，然后4个人都清点完成之后把各自的相同花色放一起进行
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2023-07-20 17:10:33
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@PostMapping("/login") public ResultVOregister( StudentWechat studentWechat ){ log.info("授权登录信息： {}", JSON.toJSONString(studentWechat)); Map tokenMap
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2021-06-25 11:40:00
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提交作业流程图：各自任务：1、客户端，提交MapReduce作业2、YARN的资源管理器（Resource Manager），协调集群中计算资源的分配3、YARN的节点管理器（Node Manager），启动并监控集群中的计算容器4、MapReduce的Application Master，协调MapReduce作业中任务的运行。Application Master和MapReduce任务运行于容
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2023-07-24 09:30:46
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大家好，今天我们来说一下，Hadoop中MapReduce提交作业流程： 涉及组件： 1）客户端： 到RM （RessourceManager） 获取作业编号 检验驶入路径是否存在 检验输出路径是否不存在 计算切片信息 将配置文件/jar包/切片发送到HDFS以作业编号命名的目录（HDFS目录） 向RM发送请求，提交作业 监控作业执行的进度，每秒发送一次请求，请求作业执行进度，如果进
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2023-06-30 09:27:27
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根据网上相关帖子以及查看部分源代码，把作业提交流程画了个流程图，并对某些步骤做详细说明，现整理如下：
详细说明：
一 关于分片
1）.分片的原则是：尽量保证一个片的数据不要跨数据节点，因此，最佳实践为片的大小与数据块的大小一致，这也是默认的策略
2）.分片算法由FileInput接口定义，所有输入格式指定类都必须实现此接口；分片的信息写入文件
原创
2013-04-01 10:39:41
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在Hadoop中提交一个任务大致分为6个步骤，分别为：作业提交 -> 作业初始化 –> 任务分配 –> 任务执行 –> 更新任务执行进度和状态 -> 作业完成目录作业提交作业初始化任务的分配任务执行更新任务执行进度和状态作业完成客户端（Client）：编写MapReduce程序，配置作业，提交作业JobTracker：协调作业的运行，分配作业，初始化作业，
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2023-05-29 22:21:30
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# Hadoop 作业提交
## 简介
Hadoop 是一个用于存储和处理大规模数据的开源框架。它支持将数据存储在多个计算机集群中，并通过MapReduce 等并行计算模型来处理这些数据。在使用 Hadoop 进行数据处理时，通常需要编写 Hadoop 作业，并将其提交到 Hadoop 集群中运行。
本文将介绍如何编写和提交 Hadoop 作业，并提供相应的代码示例。
## Hadoop
一直想写一个关于hadoopMR和作业调度,还有存储过程(hdfs)等的详细总结,因为这一段时间巩固并且学到了很多,所以借此来写一个好一点的详细一点的,以后忘了好再看着回忆一下; 先从作业提交开始 ,首先来一个简略的,作为动作级别的;首先你有了一个作业,比如MR,然后你作为客户端,向服务器提交作业,首先提交至ResourceManager,获取一个作业ID,如果没有,则生成,如果有的话,
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2023-09-01 08:51:24
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前言： 提交hadoop作业时我们遇到了许多的问题，在网上也查过许多的文章，有许多对hadoop提交作业原理进行分析的文章，却总看不到对具体操作过程讲解的文章，导致我们在eclipse提交的作业总是在eclipse虚拟的云环境中运行。慢慢摸索中，一个一个的作业提交方法被我们发现，呵呵，现在总结一下吧
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2021-06-25 14:12:00
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用流水线可表示任务执行流程如下：input(k1,v1) -> map -> (k2,v2) -> combine -> shuffle(partitioner) -> sort -> (k2,v2) -> reduce -> (k3,v3) ->output 接着来段大白话，聊一聊：
文章目录Flink Job提交流程(Dispatcher之后)1 Dispatcher2 ExecutionGraph2.1 ExecutionJobVertex2.2 ExecutionVertex2.3 Execution2.4 IntermediateResult2.5 ExecutionEdge3 Task调度3.1 DataSourceTask3.2 StreamTask3.2.1 S
# Hadoop JobClient 提交作业实现指南
## 简介
Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式计算。JobClient是Hadoop提供的一个Java API，用于提交和管理MapReduce作业。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Hadoop JobClient来提交作业。
## 提交作业流程
下面是使用Hadoop JobClient提交作业的整个流程，
原创
2023-09-03 08:44:12
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MapReduce作业的提交与初始化过程，即从用户输入提交作业命令到作业初始化的整个过程。该过程涉及JobClient、JobTracker和TaskScheduler三个组件，它们功能分别是准备运行环境、接收作业以及初始化作业。作业提交与初始化概述作业提交过程主要为后续作业执行准备环境，主要涉及创建目录、上传文件等操作；而一旦用户提交作业后，JobTracker端便会对作业进行初始化。作业初始化
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2023-07-24 10:53:46
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一、准备工作三台虚拟机：master、node1、node2#克隆的时候选择 完整克隆 和 链接克隆 的区别完整克隆：克隆出两台独立的虚拟机链接克隆：依赖master，假如说把master删了，那么node1、node2就都挂了链接克隆较完整克隆更加节省空间时间同步ntpdate ntp.aliyun.comJDK的版本-jdk1.8java -version修改主机名三台分别执行 vim /et
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2023-08-23 13:16:47
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1.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS爬取豆瓣网战狼2电影的影评数据把爬取到的csv文件存放到ubuntn系统中，并创建存放的文件夹bigdatacase、dataset：把下载好的影评test.csv文件文本拷贝到dataset目录下并查看文件查看文件的前五条数据删除表头2.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件每个字段用\t隔开，这里有7个字段。把处理后文件保存到txt文件中启动ha
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2023-07-24 13:31:51
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reduce阶段就是处理map的输出数据，大部分过程和map差不多1 //ReduceTask.run方法开始和MapTask类似，包括initialize()初始化，根据情况看是否调用runJobCleanupTask()，
2 //runJobSetupTask()，runTaskCleanupTask()。之后进入正式的工作，主要有这么三个步骤：Copy、Sort、Reduce。
这是自己读取源码并结合他人的总结，写的大概的流程，仅供参考第一部分：大体流程(1)将我们编写的程序打成jar包 (2)调用spark-submit脚本提交任务到集群上运行 (3)运行sparkSubmit的main方法，在这个方法中通过反射的方式创建我们编写的主类的实例对象，然后调用main方法，开始执行我们的代码（注意，我们的 spark程序中的driver就运行在sparkSubmit进程中）
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2023-06-19 10:35:50
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一、MapReduce作业的执行流程MapReduce作业的执行流程：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。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。MapReduce作业的执行可以分为11个步骤，涉及4个独立的实体。它们在MapReduce执行过程中的主要作用是：客户端（Client）：编写MapReduce代
在这个系列中，我将深入分析一个MapReduce作业的提交与初始化过程从用户输入提交作业命令到作业初始化的整个过程，该过程涉及JobClient、JobTrack和TaskScheduler三个组件，它们的功能分别是：准备运行环境、接收作业、初始化作业。作业的提交过程比较简单，主要是为后续的作业执行准备环境，主要涉及创建目录、上传文件等操作，而一旦用户提交作业后，JobTrack端便会对作业进行初
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精选
2015-07-12 07:32:28
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文章目录独立模式（Standalone）YARN 集群1. 会话（Session）模式单作业（Per-Job）模式应用（Application）模式（1） 一般情况下，由客户端（App）通过分发器提供的 REST 接口
原创
2022-05-10 11:27:58
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