Hadoop 的版本0.20包含一个新的java MapReduce API，我们也称他为上下文对象（context object）。新的API在类型虽然不兼容先前的API，但是更容易扩展。新增的API和旧的API之间的不同点：1、 新的API倾向于使用抽象类，而不是接口，是为了更容易扩展。例如：可以不需要修改类的实现而在抽象类中添加一个方法。在新的API中，mapper和reduce
package com.mzsx.hadoop;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWri
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2014-04-29 17:06:13
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大数据全知识点讲解之MapreduceMapreduce介绍Mapreduce设计思想Mapreduce特点MapReduce编程流程WordCount实例数据格式装备MapperReducer定义主类，描述Job并提交MapReduce分区MapReduce排序和序列化具体实现MapReduce的运行机制详解（重点）MapTask工作机制ReduceTask工作机制Shuffle过程Reduc
这里简单介绍下MapReduce2、MapReduce特点易于编程良好的扩展性高容错性海量数据的离线处理 3、MapReduce不擅长的场景实时计算流式计算DAG计算(多个应用程序存在依赖关系，A作业执行完后执行B作业，B作业执行完后执行C作业） 4、MapReduce编程模型intput： 输入源map&reduce： 实现map和reduce方法output：输出备注： MapRedu
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2021-01-31 12:20:00
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一、总体介绍：Hadoop MapReduce是一个软件框架，可以使用可靠、容错的方式开发在多集群节点（可以是上千个节点）上并行处理大批量数据（TB级）的程序应用。MapReduce Framework由一个 master JobTracker 和多个 slave TaskTracker（每个集群节点是一个TaskTracker） 组成。mastr负责在slaves节点调度组成作业的任务，监控，并
原创
2016-06-16 15:58:19
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MapReduceMapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。这样做的好处是可以在任务被分解后，可以通过大量机器进行并行计算，减少整个操作的时间。对科班出生的程序员来说，最好的例子莫过于归并排序的例子，没错，归并排序流程就可以看作是一个的归并排序程序可能还没有涉及到
原创
2023-04-26 09:41:52
154阅读
我们可以通过Hadoop jar的命令来实现我们的程序jar包的运行，关于运行的日志，我们一般都需要通过启动一个服务来进行查看，就是我们的JobHistoryServer，我们可以启动一个进程，专门用于查看我们的任务提交的日志。JobHistoryServer会记录已运行完的MapReduce信
原创
2022-04-01 10:01:17
148阅读
我们可以通过Hadoop jar的命令来实现我们的程序jar包的运行，关于运行的日志，我们一般都需要通过启动一个服务来进行查看，就是我们的JobHistoryServer，我们可以启动一个进程，专门用于查看我们的任务提交的日志。JobHistoryServer会记录已运行完的MapReduce信息到...
原创
2021-06-01 14:43:44
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2004年提出来的，目的是为了解决海量数据的处理，我们通过一段时间的应用，对mapreduce编程的实现机理有了...
原创
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2023-08-11 14:37:18
265阅读
package com.mzsx.hadoop;
import java.io.IOException;
import java.util.Random;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
imp
原创
2014-04-29 17:07:03
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在大数据处理上，MapReduce可以说是非常具备代表性的一代框架，尤其是在以Hadoop为首的离线批处理框架当中，MapReduce是核心的数据处理引擎，而随后的Spark其实也是在MapReduce基础之上发展而来的。今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲MapReduce核心架构。MapReduce支持大规模数据集的处理，主要的思想是分布式并行计算，通过将大的任务进行拆分，小任务并行计算，大
一。排序的分类排序贯穿于Map任务和Reduce任务，是MapReduce非常重要的一环，排序操作属于MapReduce计算框架的默认行为，不管流程是否需要，都会进行排序。在MapReduce计算框架中，主要用到了两种排序方法：快速排序和归并排序快速排序： 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据比另外一部分的所有数据都小，然后再按此方法对这两部
MapReduce中不管是在map端还是reduce端，都是反复地执行排序，排序是MapReduce的灵魂在MapReduce中有两种排序方式，分别是快速排序和归并排序快速排序：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。归并排序：归并排序(M
MapReduce拆分JobTracker为资源管理及任务生命周期管理两个独立的组件MapReduce在Hadoop2中称为MR2或YARN，将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理（包括定时触发及监控），拆分成两个独立的服务:用于管理全部资源的ResourceManager以及管理每个应用的ApplicationMaster，ResourceManager用于管理向应用程
原创
2016-02-04 17:41:08
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MapReduce作业Uber模式介绍过往记忆过往记忆大数据大家在提交MapReduce作业的时候肯定看过如下的输出：17/04/1714:00:38INFOmapreduce.Job:Runningjob:job_1472052053889_000117/04/1714:00:48INFOmapreduce.Job:Jobjob_1472052053889_0001runninginubermo
原创
2021-04-02 12:58:04
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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“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总...
原创
2022-03-04 16:43:49
137阅读
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“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总...
原创
2021-08-18 10:56:20
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WritableComparable类介绍1.源码package org.apache.hadoop.io;import org.apache.hadoop.classification.InterfaceAudience;import org.apache.hadoop.classification.InterfaceStability;@InterfaceAudience...
原创
2021-07-08 14:29:55
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文章目录Hadoop系列文章目录一、mapreduce编程模型1、MapReduce介绍2、MapReduce编程规范3、序列化4、hadoop数据类型5、示例二、wordcount实现1、pom.xml2、Mapper3、Reducer4、Driver5、完整的代码（WordCount）6、Driver推荐写法7、运行结果1）、运行日志2）、运行结果三、运行环境介绍1、yarn运行模式1）、在
原创
2023-05-15 17:54:40
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大家在提交MapReduce作业的时候肯定看过如下的输出：17/04/17 14:00:38 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1472052053889_0001
17/04/17 14:00:48 INFO mapreduce.Job: Job job_1472052053889_0001 running in uber mode : false
17/
原创
2021-04-06 11:01:10
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