文章目录一、MapReduce概述1.1 MapReduce 定义1.2 MapReduce 优缺点1.2.1 优点1.2.1 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 编程规范1.8 WordCount 案例练习 一、MapReduce概述1.1 MapReduce 定义M
基本概念Hadoop:的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。 MapReduce:是处理大量半结构化数据集合的编程模型。最简单的 MapReduce应用程序至少包含 3 个部分：一个 Map 函数、一个 Reduce 函数和一个 main 函数。我的简单理解是map按照一定规则对输入做一系列的处理，redu
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2023-07-12 02:31:59
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InputFormat数据输入一、切片与MapTask并行度决定机制MapReduce的数据流为：MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个Job的处理速度。InputFormat会在数据提交前对数据进行切片处理。**数据块：**Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。**数据切片：**数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。不同的I
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2023-08-29 15:42:52
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最近在研究将hadoop输出内容放到指定的文件夹中， （未完待续） 以wordcount内容为例子： public class wordcount { public static class TokenizerMapper extends Mapper ...
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2013-05-29 20:15:00
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在一些特殊情况下，我们会自定义一些MapReduce中的组件来满足自己的需求，比如自定义的Partition就是很好的例子。
1.1 自定义InputFormat在Hadoop系统中自带了一些常用的InputFormat,我们可直接使用，如下：FileInputFormat<K,V>这个是基本的文件输入父类。TextInputFormat<LongWrit
在伪分布式下，按照下面两个博客，分别以命令行方式和Eclipse执行WordCount程序时，都会出现同样的错误，（Eclipse：）（命令行方式：）错误描述为：Exception in thread "main" org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs
前言之前写过一篇MapReduce对CSV文件去空去重，虽然能实现功能但是还有很多地方需要改进，刚好有新爬好的智联招聘的职位信息，所以再来一遍，这里只对职位名称或职位描述字段为空的数据删除，因为爬出来的数据比较规范没有空值和重复值，可以自己人为制造一些不符合规范的数据话不多说上代码，改进了的地方在代码后列出，详细注释上一篇有就不写了import org.apache.hadoop.conf.Con
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2024-10-17 10:49:25
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一、Mapreduce简介：1、Mapreduce是一个计算框架，表现形式是有个输入（input)，Mapreduce操作这个输入(input)，通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output)，这输出就是我们所需要的结果。2、我们要学习的是这个计算模型的运行规则。 在运行一个Mapreduce计算任务的时候，任务分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都是用键值对（key/v
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2023-12-05 15:10:39
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1.什么是MapReduceMapReduce是Google公司的核心计算模型，我在前面提到过，Google的三大论文。hadoop受到Google的启发开发出自己的MapReduce框架，基于这个框架写出的应用程序能够在上千台计算机上组成大型集群，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据，实现hadoop在集群上的数据和任务并行计算与处理1.一个MapReduce作业通常会把输入的数据集切分
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2023-12-27 06:24:43
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splits and records一个输入split就是一个由单个map来处理的输入块。每一个map只处理一个split。每个分片被切分成若干 records，每个record就是一个键/值对，map循环处理记录。split和record都是逻辑性概念。/**
* <code>InputSplit</code> represents the data to be pro
hadoop的map和reduce的输出路径是通过两个函数设定： FileInputFormat.setInputPaths(job, args[0]); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); 然后，用context类型对...
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2013-06-07 21:10:00
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在网上找了好久,最后在上面的链接中,找到了解决方案import loggingdef get_logger(logger_name,log_file,level=logging.INFO): logger = logging.getLogger(logger_name) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s',
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2021-10-20 11:28:40
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分析MapReduce执行过程MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图： Mapper任务的执行过程详解每个Mapper任务是一个Java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对
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2023-07-25 00:12:03
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场景
MapReduce Java API-多输入路径方式：
javascript:void(0)
在上面的基础上，怎样用Partitioner的方式实现将学生的成绩数据
分段输出到不同的文件。
例如分为三个成绩段：
小于60分
大于等于60分小于等于80分
大于80分
Partitioner
1、Partion发生在Map阶段的最后，会先调用job.setPartitionerClass对这个L
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2021-08-06 19:27:00
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大家好，我是老盖，首先感谢观看本文，本篇文章做的有视频，视频讲述的比较详细，也可以看我发布的视频。今天我们学习echo这个命令，它这个命令经常用于bat批处理脚本中，这个命令作用是显示信息，或将命令回显打开或关上。简单说有两个用法。第一个用法就是直接输出一个字符串，比如我输出echo 1654651651651 这样屏幕就显示了该字符串，这个功能经常用于提示用户或者调试脚本使用。第二个用法就是关闭
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2024-04-16 11:15:04
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Java输出数据直接写入文件，把写入文件的内容输出到控制台1）写入文件package com.zhuangjavastudy.练习;
//导包
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.PrintStream;
public class File {
public static void main(String[] args
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2023-06-29 16:52:16
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使用log4j.jar。log4j 是apache 提供的记录日志的jar 档。下载地址：http://logging.apache.org/log4j/1.2/download.html除了这个包外，还需要另一个jar包：.commons-logging.jar下载地址：commons-logging.jar是配合log4j.jar打印输出日志必备的jar包。下面我们就详述一下打印输出日志的步骤
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2023-09-01 09:01:30
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应用离不开日志，虽然现在使用VS有强大的调试功能，开发过程中不复杂的情况懒得输出日志了（想起print和echo的有木有），但在一些复杂的过程中以及应用日常运行中的日志还是非常有用。 ASP.NET Core提供了内置的日志，但没弄明白这么把它输出到文件， 只能在VS的输出中查看， 谁知道怎么弄告诉我一下。（ASP.NET Core 系列目录） 本例 GitHub一、内置日志的使用 上一篇：
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2023-08-24 10:31:00
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场景MapReduce Java API-多输入路径方式在上面的基础上，怎样用Partitioner的方式实现将学生的成绩数据分段输出到不同的文件。例如分为三个成绩段：小于60分大于等于60分小于等于80分大于80分Partitioner1、Partion发生在Map阶段的最后，会先调用job.setPartitionerClass对这个List进行分区，每个分区映射到一个Reducer。每个分区
原创
2023-02-15 10:37:36
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利用MapRuduce来统计HDFS中指定目录下所有文件中单词以及单词出现的次数，结果输出到另一个HDFS目录中。待统计HDFS目录/wordcount/input/input 待统计文件示意： &
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2024-04-19 16:27:57
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