对于Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和Salve。一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。 MapReduce框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个从节点的TaskTracker共同组成的。主
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2023-07-13 16:55:32
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## Hadoop文件切分的实现流程
为了教会这位刚入行的小白如何实现Hadoop文件切分，我们将按照以下步骤进行：
### 步骤1：创建一个输入目录
首先，我们需要创建一个输入目录，用于存放将要被切分的文件。可以使用以下代码来创建目录：
```java
FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());
fs.mkdirs(new P
原创
2023-08-31 16:06:35
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Partitioner 的作用是对 Mapper 产生的中间结果进行分片，
以便将同一分组的数据交给同一个 Reducer 处理，它直接影响 Reduce 阶段的负载均衡。Map阶段总共五个步骤step1.3就是一个分区操作
Mapper最终处理的键值对<key, value>，是需要送到Reducer去合并的，合并的时候，
有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行
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2023-09-01 08:16:27
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文件切分算法 文件切分算法主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数据段。 FileInputFormat以文件为单位切分成InputSplit。对于每个文件，由以下三个属性值确定其对应的InputSplit的个数。goalSize：根据用户期望的InputSplit数据计算，即totalSize/numSplit。totalSize为文件总大小；num
# Hadoop文件切分实现指南
## 1. 概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在处理大文件时，为了提高处理效率，我们可以将文件切分成多个较小的文件进行并行处理。本文将指导你如何使用Hadoop来切分文件。
## 2. 切分文件流程
下表展示了切分文件的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1. 创建输入输出路径
我在测试mapreduce任务时，发现相比于使用Job.setNumReduceTasks(int)控制reduce任务数量而言，控制map任务数量一直是一个困扰我的问题。好在经过很多摸索与实验，终于梳理出来，希望对在工作中进行Hadoop进行性能调优的新人们有个借鉴。本文只针对FileInputFormat的任务划分进行分析，其它类型的InputFormat的
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2023-07-16 22:36:58
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Apache Hadoop组成 Hadoop HDFS：（Hadoop Distribute File System ）一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统 处理的状态简述：将数据进行切割， 为防止数据出现问题，则制作副本，分散存储 NameNode（nn）：存储文件的元数据，比如文件名、文件目录结构、文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。（Na
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2023-09-16 20:14:11
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# 如何切分Hadoop文件
在Hadoop中，文件是以分块的形式存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的，这些块可以跨多个节点进行存储和处理。文件的切分是指将一个大文件划分为多个块，以便更好地利用集群的计算资源进行并行处理。
## Hadoop文件切分的原理
Hadoop文件切分是由InputFormat类的实现来控制的。在Hadoop中，InputFormat负责将输入文件切分成
hadoop会对原始输入文件进行文件切割，然后把每个split传入mapper程序中进行处理，FileInputFormat是所有以文件作 为数据源的InputFormat实现的基类，FileInputFormat保存作为job输入的所有文件，并实现了对输入文件计算splits的方 法。至于获得记录的方法是有不同的子类进行实现的。
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2023-07-24 11:17:27
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今天有朋友在群里找hadoop最新的2.6.0的源代码,其实这个源代码在hadoop的官方网站是有下载的(应该是32位的),还有一个src,不过给的是maven版本,需要自己在机器上编译一下(我的机器用的是64位的,所以要在上面进行开发,就要自己编译成64位的).如果你需要32位的,请直接去官方下吧:地址http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/st
数据切片问题：先给不懂得同学解释一下概念：数据块Block：是HDFS物理数据块，一个大文件丢到HDFS上，会被HDFS切分成指定大小的数据块，即Block数据切片：数据切片是逻辑概念，只是程序在输入数据的时候对数据进行标记，不会实际切分磁盘数据 Mapper的数量是由切片数量，解释如下切片1： 假设文件大小为300M，切片大小为100M，BlockSize为128M，则第一
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2023-06-15 06:32:14
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1.解析PartitionMap的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。Mapper的结果，可能送到Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为Combiner的基类，他们对外的功能是一样的，只是使用的位置和使用
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2023-07-25 18:52:31
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Hive分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。 Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理，所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释。 当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件，几G、几十G甚至更大都是有可能。
文件压缩有两个好处：减少存储文件所需的磁盘空间，并加速数据在网络和磁盘上的传输 在存储中，所有算法都要权衡空间/时间；在处理时，所有算法都要权衡CPU/传输速度 以下列出了与Hadoop结合使用的常见压缩方法： 压缩格式工具算法文件扩展名是否可切分DEFLATE无DEFLATE.deflate否GzipgzipDEFLATE.gz否bzip2bzip2bzip2.bz2是LZOlzopLZO.l
Hadoop中的InputFormat接口： InputFormat接口主要的任务是对输入的原始数据进行切分并转换成<K,V>格式的数据，它主要完成两个功能： 1.通过getSplite（）方法对原始数据进行切分，得到若干个InputSplite，这里的切分是指逻辑上的切分，即确定每个Splite的起始地址和长度而并没有在物理上进行划分; 2.通过getRecordReader
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2023-07-14 20:31:24
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1.算法复杂度：时间（计算的工作量），空间（运行时所占的内存空间）2.十大排序算法：冒泡，选择，插入，希尔，堆，快速，归并，计数，桶，基数3.大数据思维：分而治之的思想————先拆分，再比较4.hadoop：用于解决海量数据的存储和计算问题 存储：HDFS————HBase————Phonenix 计算：MapReduce
hadoop是一个大数据分布式存储和计算平台。hadoop1包括hdfs和mapreduce两部分核心hadoop2包括hdfs，yarn，mapreduce三部分核心，其中hdfs，hadoop分布式文件系统，可扩展，容错，高性能分布式文件系统，异步复制，一次写入多次读取，负责数据存储。包括namenode，datanode等部分。yarn，资源调度，管理调度任务，支持其他计算框架，如spark
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2023-07-12 12:35:16
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Hadoop文件的切分原则：一 按每个文件切分二 文件大小/分片大小《=1.1则划分为一个文件，否则切分为2个文件三 一个切片一个Ma
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2023-02-02 10:16:43
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# Hadoop文件按行切分
在大数据处理中，Hadoop是一个非常流行的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。当处理大量文本文件时，通常需要将文件按行进行切分以便进一步的处理。本文将介绍如何在Hadoop中实现文件按行切分的操作，并提供相应的代码示例。
## Hadoop文件按行切分实现
Hadoop使用MapReduce模型来实现数据处理，其中Map阶段负责数据的拆分和处理，Red
定义上的区别block（块）定义：block（块）是从一个大规模文件上分出来，存储在每个数据节点（DataNode）（默认3个）上，并由HDFS文件系统默认的存储最小单位（64MB或者128MB），是物理块。split（切片）定义：split（切片）是mapreduce中的map task开始之前，将文件按指定大小切割后的若干部分，默认大小与block（块）一样，同为64MB（128MB），是逻辑
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2023-07-04 13:26:11
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