MapReduce前提：配置文件Hadoop的配置通过配置文件来完成，配置文件的目录在/hadoopxx/etc/hadoop/目录下有各种有关hadoop生态系统组件的配置，在代码层面，可以通过Configuration类的实例来获取配置的信息以及代表相关的配置。配置文件的信息以键，值的方式来实现。例如：configuration-1.xml，位置（/etc/hadoop/) <
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2024-06-16 12:14:59
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MapReduce自定义OutputFormat数据及需求代码实现Mapper阶段Reduce阶段自定义OutputFormat自定义RecordWriterDriver阶段运行测试打包结果数据及需求上面自己随机生成的一些数据，第一个是地点(只要北京、南京和上海三个)，第二个是double类型的数据。要求将这个数据按照类型求和，并且分别输出到不同的文件里面，文件名以地点名命名代码实现Mapper阶段import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;im
原创
2021-08-03 10:08:30
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目录MapReduce中的分组1 默认分组2 自定义分组3 可能存在的问题4 总结MapReduce中的分组分组组件是Map端至Reduce端过程中的一部分，即：Map -----> 分组组件 ------> Reduce；1 默认分组默认情况下：Reduce端接收到的数据是按照map输出的key进行分组；分组时，Key相同的为一组；Key中的对象，均实现了WritableCompar
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2024-05-07 09:08:21
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1 概述MapReduce是一个高度抽象的大数据作业执行组件，整个作业过程主要有两个，分别是map与reduce，本文主要介绍MapReduce中的map与reduce任务数设置的方式，以及如何合理的设置map与reduce的任务数。
2 从源码入手分析（1）分析JobSubmitter 任务提交类JobStatus submitJo
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2024-04-02 06:42:10
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需求：有如下订单明细数据0000001 01 222.80000002 06 722.40000001 05 25.80000003 01 222.80000003 01 33.80000
原创
2023-10-25 17:58:12
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背景无论是 hdfs 存储文件还是 mapreduce 处理文件，对于小文件的存储和处理都会影响效率，在实际工作中又难免面临处理大量小文件的场景（比方说用 fl文件）。在 ...
原创
2023-10-26 09:15:06
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# 如何在MySQL中设置自定义参数
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B{是否已经有my.cnf文件}
C{是否已经有对应参数的配置}
D{编辑my.cnf文件}
E{重启MySQL服务}
F(结束)
A --> B
B --> |是| C
B --> |否| D
D -
原创
2024-05-11 06:12:54
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在HTML 5比较流行的当下，Plupload是文件上传的不二之选，特别是Adobe宣布2020年将停止对Flash的更新支持。本文记录一下如何在上传文件的时候，传递自定义参数。 了解到两种方式，一种是通过 setOption 方法，一种是直接操作对象。 参数通过POST请求发送到后端，后台可以根据
原创
2022-03-02 16:13:48
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网上现有的Hadoop源代码分析与最新代码相比稍显落后。笔者本着学习总结目的，分析了Hadoop 2.02的源代码。概论一个完整的Hadoop MapReduce过程可以描述如下：Client端提交MapReduce Job到JobTracker;JobTracker调度Job, 生成MapTask和ReduceTask;各TaskTracker接收MapTask和ReduceTask;TaskT
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2024-04-08 19:35:54
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@ OutputFormat接口实现类 OutputFormat是MapReduce输出的基类，所有实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。下面介绍几种常见的OutputFormat实现类。 文本输出TextoutputFormat 默认的输出格式是TextOutputFor
原创
2021-07-20 09:16:59
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MapReduce--->自定义OutputFormat代码MyOutputFormatMyRecordWriterMapDriver代码MyOutputFormatimport org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter;import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAtt
原创
2021-08-03 10:11:08
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需求
无论hdfs还是mapreduce，对于小文件都有损效率，实践中，又难免面临处理大量小文件的场景，此时，就需要有相应解决方案。
原创
2021-07-07 11:43:00
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需求现有一些原始日志需要做增强解析处理，流程：1、从原始日志文件中读取数据。2、根据日志中的一个URL字段到外部知识库中获取信息增强到原始日志。3、如果成功增强，则输出到增强结果目录；如果增强失败，则抽取原始数据中URL字段输出到待爬清单目录。分析程序的关键点是要在一个mapreduce程序中根据数据的不同输出两类结果到不同目录，这类灵活的输出需求可以通过自定义outputformat...
原创
2022-03-24 10:08:38
72阅读
现在有一些订单的评论数据，需求: 将订单的好评与差评进行区分开来,将最终的数据分开到不同的文件夹下面去,其中数据第九个字段表示好评，中评，差评。0：好评，1：中评，2：差评。 &nbs...
原创
2021-06-01 14:43:35
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在企业开发中，Hadoop框架自带的InputFormat类型不能满足所有应用场景，需要自定义InputFormat来解决实际问题。 自定义InputFormat步骤如下： （1）自定义一个类继承FilelnputFormat。 （2）自定义一个类继承RecordReader，实现一次读取一个完整文
原创
2021-07-20 09:16:52
470阅读
MapReduce--->自定义InputFormat代码MyInputFormatMyRecordReaderMapDriver代码MyInputFormatimport org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;import org.a
原创
2021-08-03 10:11:05
347阅读
需求
有如下订单数据:
现在需要求出每一个订单中成交金额最大的一笔交易。
原创
2021-07-07 11:42:26
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需求无论hdfs还是mapreduce，对于小文件都有损效率，实践中，又难免面临处理大量小文件的场景，此时，就需要有相应解决方案。分析小文件的优化无非以下几种方式：在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS。在业务处理之前，在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并。在mapreduce处理时，可采用combineInputFormat提高效率。实...
原创
2022-03-24 10:13:59
55阅读
现在有一些订单的评论数据，需求: 将订单的好评与差评进行区分开来,将最终的数据分开到不同的文件夹下面去,其中数据第九个字段表示好评，中评，差评。0：好评，1：中评，2：差评。 &nbs
原创
2022-04-01 10:31:16
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1.继承Partitioner 重写 getPartition(); 2.job.setPartitionerClass(); 3.Driver类 job.setNumReduceTasks(); ...
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2021-09-27 22:08:00
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