在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<ey,value>形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合在一起传递给reduce函数，reduce函数接收
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2023-07-18 17:32:49
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作者：Coldwings
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2016-10-11 19:43:00
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在hadoop中最重要的就是基于hdfs的MapReduce分布式计算模型(以下简称“MR模型”)。hadoop周边的框架都是基于MapReduce做的各种操作，因此MapReduce是学好hadoop的基础。但是，很多初学者对Map、Reduce的本来面目不了解，一时之间不明白map、reduce到底是干什么的，为什么这个样子。下文试图逐一详解。 &
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精选
2013-07-29 09:23:40
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map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是 Iterable，map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator 返回。map()传入的第一个参数是 f，即函数对象本身。由于结果 r 是一个Iterator， Iterator 是惰性序列，因此通过 list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个 list。map()作为高阶函数，事实上它把运...
原创
2021-08-18 09:48:46
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客户端Job提交阶段一个待处理的数据集首先会进入客户端，最先运行的是Driver类，初始化job配置信息，其中包括自定义分区信息、虚拟存储切片信息、数据输入输出路径、Mapper和Reducer的输入输出KV类型。接着在Job类中，客户端首先会确定Job的state是否为DEFINE，如果是则处理API的兼容问题，然后开始尝试与Yarn服务器建立连接。如果连接失败则启动本地运行模式。接下来就开始启
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2024-04-13 00:04:39
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简介Stream API提供了一些预定义的reduce操作，比如count(), max(), min(), sum()等。如果我们需要自己写reduce的逻辑，则可以使用reduce方法。本文将会详细分析一下reduce方法的使用，并给出具体的例子。reduce详解Stream类中有三种reduce，分别接受1个参数，2个参数，和3个参数，首先来看一个参数的情况：Optional reduce(
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2024-07-24 22:43:43
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解读WordCountWordCount程序就是MapReduce的HelloWord程序。通过对WordCount程序分析，我们可以了解MapReduce程序的基本结构和执行过程。 WordCount设计思路WordCount程序很好的体现了MapReduce编程思想。一般来说，文本作为MapReduce的输入，MapReduce会将文本进行切分处理并将行号作为输入键值对的键，文本内容
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2023-12-20 12:37:36
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Hive优化一、Hive任务创建文件数优化1.1 Map端文件合并减少Map任务数量一般来说，HDFS的默认文件块大小是128M，如果在Hive执行任务时，发现Map端的任务过多，且执行时间多数不超过一分钟，建议通过参数，划分(split)文件的大小，合并小文件。如：set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInpu
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2023-09-20 06:32:51
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大家在写Map-Reduce程序的时候，有时候会发现任务执行时间太长了，可通过下面的方法进行优化。在Map-Reduce过程中有Counter首先可以优化Map任务的个数：Map任务的个数是由InputSplits的个数确定的，每个InputSplit对应于一个HDFS文件块。可通过mapred.min.split.size修改map的个数。如果一个HDFS文件块里面包含的任务数目太多，例如每一个
原创
2020-12-09 13:32:31
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Map，Filter 和 Reduce 三个高阶函数能为函数式编程提供便利。首先看一下什么是MapReduce？摘自wiki中关于MapReduce的解释：MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（归纳）”，及他们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。当前的软件实现是指定一个
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2023-10-27 06:28:42
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大家可能都熟悉Google的PageRank算法，那么如何通过Map-Reduce的方式实现这个算法呢？PageRank算法遵循的是平时我们浏览网页的时候的随机游走模型：用户从任意一个网址开始浏览网页如果某个网页有N个链接，则用户很大的可能是随机选择一个链接继续浏览当某个网页没有链接，则用户会任意选择一个网页进行浏览在任何一个网页，用户都存在一定的可能性，任意选择另外一个网页进行浏览(远程跳转)对
原创
2020-12-09 13:44:33
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文章目录WritableComparable 排序一、排序概述1、排序分类2、自定义排序(1)、原理分析二、WritableComparable 排序案例(全排序)1、需求 WritableComparable 排序一、排序概述排序是MapReduce框架中最重要的操作之一 MapTask和ReduceTask均会对数据按照key进行排序，该操作属于Hadoop的默认行为，任何应用程序中的数据均
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2024-03-20 22:07:44
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2017-07-31 18:20:59 一、map函数 map()：会根据提供的函数对指定序列做映射。第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的iterator,即迭代器，使用list函数可以将之转成列表。 map
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2017-07-31 21:48:00
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lambda:匿名函数,冒号左边是匿名函数的参数,右边是匿名函数的返回值 g = lambda x,y:x+y g(1,2)#不加map,lambda不接受迭代参数表 map(func,args_iterable) 第一个参数为一个函数，第二个参数为迭代器 # 迭代器里的每个元素成为函数的参数，遍历
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2020-10-30 09:55:00
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如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。 map 举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个数组[1, 2, 3,
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2017-02-25 16:50:00
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Ceph是一个开源的分布式存储系统，它提供了可靠的分布式数据存储和对象存储服务。Ceph的核心组件之一是Map Reduce框架，它为大数据处理提供了高效可扩展的解决方案。本文将介绍Ceph Map Reduce，并讨论其在分布式计算中的重要性和应用。
Map Reduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法。它的思想是将大型任务分解为多个小任务，然后分布式地在多个计算节点上并行执行，最后
原创
2024-02-01 10:27:37
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db.inventory.insertMany([ { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }, { item: "journal", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" }, { it...
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2021-08-25 11:10:39
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http://wiki.apache.org/hadoop/WordCount
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2022-07-19 11:29:13
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db.inventory.insertMany([ { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }, {
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2022-02-18 11:15:59
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map()和reduce()是一种在处理大数据时的重要思想，在平时也可以利用。在python中内置了这两个方法，map取映射的意思，reduce取归纳的意思。一、map()map(func, lsd)参数1是函数参数2是序列功能：将传入的函数依次作用在序列中的每一个元素，并把结果作为一个新的Iterator返回。注：可迭代对象是个惰性的列表，直接输出为一个地址，要想输出里面内容要显示的写出来，eg
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2023-11-24 09:18:14
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