文章目录一、MapReduce概述1.1、MapReduce定义1.2、MapReduce优缺点1.2.1 优点1.2.2 缺点1.3、MapReduce核心思想1.4、MapReduce进程1.5、官方WordCount源码1.6、常用数据序列化类型1.7、MapReduce程序规范1.8、 WordCount案例实操1.8.1 本地测试1.8.2 提交到集群测试 一、MapReduce概述1
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2024-07-26 11:02:27
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文章目录一、Hadoop 1.x的传统集群调度框架二、Hadoop/MapReduce 1.x的架构问题三、1.x版本的独立集群集中调度四、Hadoop 2.x的集群调度框架YARN1. YARN的思想2. YARN双层调度架构3. 具体做法4. YARN中运行一个作业的流程1）作业提交2） 作业初始化3）任务分配4）任务运行5）进度和状态更新6）作业完成5. 简化的YARN调度流程五、Hado
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2024-04-11 20:18:49
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一、编写好map和reduce方法。 二、下载集群上的core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml四个文件并放到src根目录下。 三、编写驱动程序，然后在获取Job对象之前，添加以下代码： conf.set("mapreduce.
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2021-06-24 15:17:00
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一、MapReduce是用于解决什么问题的？每一种技术的出现都是用来解决实际问题的，否则必将是昙花一现，那么MapReduce是用来解决什么实际的业务呢？首先来看一下MapReduce官方定义： 总结一句话：MapReduce就是批量处理海量数据的分布式计算框架。在数据规模比较小时，如果要批量处理一些数据，通常都是在凌晨跑一个或者多个定时任务，定时任务直接连接业务库，从业务库中读取然后批
一、浅谈Hadoop中MapReduce运行机制1. ＭapReduce作业运行机制提交作业的方式，一般常用的有以下两种方式一: 通过一个简单的方式法调用来运行MR作业Job对象上的submit(),直接将作业提交到Hadoop集群的平台,而客户端没有任何日志输出；方式二: 调用Job对象上的waitForCompletion()方法，用于提交之前没有处理过的作业，并等待它的完成，客户端会时刻打印
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2024-07-26 10:31:57
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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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第一部分：MapReduce工作原理MapReduce 角色•Client ：作业提交发起者。•JobTracker: 初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作业。•TaskTracker：保持JobTracker通信，在分配的数据片段上执行MapReduce任务。提交作业•在作业提交之前，需要对作业进行配置•程序代码，主要是自己书写的MapReduce程序。•输入输出路径•
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2024-05-20 19:51:18
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1 eclipse中hadoop环境部署概览 eclipse中部署hadoop包括两大部分：hdfs环境部署和mapreduce任务执行环境部署。一般hdfs环境部署比较简单，部署后就 可以在eclipse中像操作windows目录一样操作hdfs文件。而mapreduce任务执行环境的部署就比较复杂一点，不同版本对环境的要求度
继上一篇博客—-Hadoop本地运行模式深入理解，本篇文章将详细介绍在基于Windows与Linux两种开发环境下，MapReduce程序的3种集群运行方式。在通篇文章中，仍然以经典的WordCount程序为例进行说明，以提高文章的易读性，下面进入文章的正题。 (1)MapReduce程序的集群运行模式1—将工程打成jar包，上传到服务器，然后用hadoop命令hadoop jar xxx.jar
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2023-08-23 12:48:45
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为了更详细地探讨mapper和reducer之间的关系，并揭示Hadoop的一些内部工作机理，现在我们将全景呈现WordCount是如何执行的，序号并非完全按照上图。1 . 启动 调用驱动中的Job.waitForCompletion()是所有行动的开始。该驱动程序是唯一一段运行在本地机器
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2024-08-05 21:07:40
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一 介绍MapReduce 是一种分布式编程模型，用于处理大规模的数据。用户主要通过指定一个 map 函数和一个 reduce 函数来处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合；然后 再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值。使用python写MapReduce的“诀窍”是利用Hadoop流的API
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2024-01-21 01:57:01
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第二章 关于MapReduceMapReduce 是一种可用于数据处理的编程模型。该模型比较简单，但要想写出有用的程序却不太容易。Hadoop可以运行各种语言版本的MapReduce程序。最重要的是：MapReduce程序本质上是并行运行的，因此可以将大规模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。MapReduce的优势在于处理大规模数据集。通常情况下，处理少量的大型文件更容易、更有效
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2024-01-04 17:58:21
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1、运行MapReduce作业JobClient的runJob()方法是用于新建JobClient实例和调用其submitJob()方法的简便方法（步骤1），submitJob()方法实现的作业提交过程如下：1）向jotracker请求一个新的作业ID（通过JobTracker的getNewJodId()）（步骤2）。2）检查作业的输出说明。比如如果没有制定输出目录或者已经存在，作业就不会提交，并
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2024-06-12 22:26:53
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以MapReduce为例，提交一个MapReduce application的大致流程如下，其中Resource Manager简写为RM，Node Manager简写为NM，Application Master简写为AM。提交application大致流程（1）首先client里执行一个MapReduce程序，这个程序运行在client端的JVM里，在main方法中最后有一个job.waitFo
MapReduce是为了解决传统HPC框架在面对海量数据时扩展困难而产生的。 MapReduce致力于解决大规模数据处理的问题，利用局部性原理将整个问题分而治之。 MapReduce集群由普通PC机构成，为无共享式架构。在处理之前，将数据集分布至各个节点。处理时，每个节点就近读取本地存储的数据处理(Map)，将处理后的数据进行合并(Combine)、排序(Shuffle and Sort)后再
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2024-03-19 21:21:49
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1.MapReduce中数据流动（1）最简单的过程： map - reduce（2）定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程： map - partition - reduce（3）增加了在本地先进性一次reduce（优化）过程： map - combin(本地re
在大数据处理的世界里，Hadoop集群常常被用来处理和分析海量数据，其中MapReduce是一个重要的计算模型。在许多应用场景中，去重是一个基础而又必不可少的操作。本文将详细讲解如何在Hadoop集群中运行MapReduce进行数据去重的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理以及迁移指南。
## 环境预检
要确保你的Hadoop集群能够顺利运行MapReduce去重作业
1.1、MapReduce概念：MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并行运行在一个Hadoop集群上。1.2、MapReduce优点易于编程：它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机器
前言当今天下，大数据组件百花齐放，满足不同应用场景的计算框架层出不穷，mapreduce似乎早已很难有一席之地，但是天下武功，殊途同归，不管怎么变化，都离不开mapreduce的基础，今天，就一起揭开下最原始的计算框架mapreduce的面纱。核心设计理念分布式计算，即移动计算 而不移动数据。原理剖析如图1，官方给出的mapreduce剑谱，一招一式，尽显奥妙无穷，整体个人觉得分为4部分，spli
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2024-06-10 15:08:19
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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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