文章目录一、基于hadoop与MapReduce的分布式编程1.通过docker-compose部署容器1.1安装docker-compose1.2编写docker-compose.yml文件1.3进入docker-compose.yml的目录2.基于JAVA的MapReduce分布式编程（完成）2.1 Maven安装与配置（eclipse）2.2 将Git项目转为Maven项目（eclipse
很喜欢这个人总结的风格：，图画的也特别形象。不要觉得画图麻烦，画图是最形象的，300文字不如一张图直观，直接找别人画的图也可以。MapReduce原理如下图，流程顺序如下：切片：数据逻辑上划分为多个splitMap阶段：一个split对应一个map程序来处理，数据以kv对的形式传给map。Shuffle
Map Shuffle：map程序执行完，结果会写进内存的环形缓冲区。缓冲区到一定比例后，先根
一、实验概述：【实验目的】掌握MapReduce计算的数据准备方法；掌握MapReduce的圆周率计算方法；掌握MapReduce的Wordcount计算方法；掌握MapReduce的正则表达式匹配计算方法。【实验要求】保存程序，并自行存档；最终的程序都必须经过测试，验证是正确的；认真记录实验过程及结果，回答实验报告中的问题。【实施环境】（使用的材料、设备、软件） Linux操作系统环境，Virt
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2024-05-09 13:48:12
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源码见：https://github.com/hiszm/hadooptrainMapReduce概述是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到Hadoop集群上用于并行处理大规模的数据集。MapReduce作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由map以并行的方式处理，框架对map的输出进行排序，然后输入到reduce中源自于Google的MapReduce论文,
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2021-08-09 16:03:16
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1、Shuffle [从mapTask到reduceTask: Mapper -> Partitioner ->Combiner -> Sort ->Reducer]mapper对job任务进行键值对构建并写入环形内存缓冲区[缓冲区满了，map停止直到全写入磁盘]，大小100MB(io.sort.mb)，一旦达到0.8(io.sort.spill.pe
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2024-03-26 21:43:46
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一般情况下，仅从代码上看只要不出现死循环，是不会出现堆栈调用溢出的。但是某些情况下列外，比如下面这段代码：1 var a = 99;
2 function b (){
3 a --;
4 if (a > 0){
5 b();
6 } else {
7 console.info(a);
8 }
9 }
10 b()
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2024-04-17 11:04:41
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堆溢出:不断的new 一个对象，一直创建新的对象，栈溢出：死循环或者是递归太深，递归的原因，可能太大，也可能没有终止。在一次函数调用中，栈中将被依次压入：参数，返回地址，EBP。如果函数有局部变量，接下来，就在栈中开辟相应的空间以构造变量。举例如下：那么堆栈是什么？如果计算机是一个白领的话，那么堆栈就是他的办公桌。为了完成老板（程序）交代的工作，这个白领需要从书架或者柜子里拿出资料出来核对处理。
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2023-09-21 09:03:01
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返回地址如果能覆盖为我们的代码地址，就可以执行自己的代码。
1. 刚进入函数时，栈顶是0019FF44,返回地址00401234
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2023-06-30 19:23:10
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2. 规约Combiner每一个 map 都可能会产生大量的本地输出，Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做 一次合并，以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量，以提高网络IO 性能，是 MapReduce 的一种优化手段之一combiner 是 MR 程序中 Mapper 和 Reducer 之外的一种组件combiner 组件的父类就是 Reducerc...
原创
2022-03-04 16:43:02
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2. 规约Combiner每一个 map 都可能会产生大量的本地输出，Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做 一次合并，以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量，以提高网络IO 性能，是 MapReduce 的一种优化手段之一combiner 是 MR 程序中 Mapper 和 Reducer 之外的一种组件combiner 组件的父类就是 Reducerc...
原创
2021-08-18 10:40:43
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5. MapReduce 分区在 MapReduce 中, 通过我们指定分区, 会将同一个分区的数据发送到同一个 Reduce 当 中进行处理例如: 为了数据的统计, 可以把一批类似的数据发送到同一个 Reduce 当中, 在同一个 Reduce 当中统计相同类型的数据, 就可以实现类似的数据分区和统计等其实就是相同类型的数据, 有共性的数据, 送到一起去处理Reduce 当中默认的分区只...
原创
2021-08-18 10:55:55
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MapReduce: 分布式并行编程, 也就是多台机器的 CPU 之间的并行编程. MapReduce 帮你自动实现底层. 分而治之的策略: 理念: 实例: 两个文件, 统计这两个文件中单词的个数 key:单词, value:出现次数 reduce: key - value list. 用 Iter
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2020-02-29 13:58:00
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Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。Mapreduce分布式运算程序往往分2个阶段：map阶段：并发实例，各司其职，互不干涉，完全并行； reduce阶段：并发实例，互补干涉，但它们的数据依赖上一个阶段实例输出； mrapplication master 负责监管map和reduce。Mapreduce实现两个表的join:方式
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2022-04-22 10:31:09
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大数据之mapreduce
原创
2022-01-12 15:57:02
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第十五章 大数据与Maprudece一．引言实际生活中的数据量是非常庞大的，采用单机运行的方式可能需要若干天才能出结果，这显然不符合我们的预期，为了尽快的获得结果，我们将采用分布式的方式，将计算分布到不同的机器上。Mapreduce就是一个典型的分布式框架，Hadoop则是用java编写的一个Mapreduce实现。分布式和并行的区别在于分布式它将数据分布到不同的机器上，而并
5. MapReduce 分区在 MapReduce 中, 通过我们指定分区, 会将同一个分区的数据发送到同一个 Reduce 当 中进行处理例如: 为了数据的统计, 可以把一批类似的数据发送到同一个 Reduce 当中, 在同一个 Reduce 当中统计相同类型的数据, 就可以实现类似的数据分区和统计等其实就是相同类型的数据, 有共性的数据, 送到一起去处理Reduce 当中默认的分区只...
原创
2022-03-04 16:43:22
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目录1 MapReduce 定义2 MapReduce介绍3 分布式计算介绍3.1 移动计算4 MapReduce原理剖析4.1 Map阶段4.2 reduce阶段5 MapReduce原理剖析5.1 MapReduce之Map阶段5.1.1 第一步：划分(逻辑)5.1.2 第二步：切割5.1.3 第三步：分区5.1.4 第四步：排序、分组5.1.5 第五步：Combiner规约5.1.6 第六步：写入到linux 的磁盘文件5.1.7 最后注意一点：5.2 MapReduce之Reduce阶段5.2.1
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2021-03-14 18:01:04
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递归调用，栈深度。 错误原因: java.lang.StackOverflowError 栈内存溢出 栈溢出 产生于递归调用，循环遍历是不会的，但是循环方法里面产生递归调用， 也会发生栈溢出。 解决办法:设置线程最大调用深度 -Xss5m 设置最大调用深度 小伙伴，玩个好玩的，最大默认深度： 结果：
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2018-10-30 00:18:00
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C语言的栈溢出问题例如：针对学习过程中遇到的栈溢出问题 C语言的栈溢出问题前言栈溢出（Stack overflow）导致栈溢出的原因①函数递归层次太深1.修改栈区空间大小2.尾部递归优化(附一)设置优化选项（O1/O2）（附二）解决“/O1”和“/RTC1”命令行选项不兼容②局部变量体积太大解决问题③动态申请空间使用之后没有释放④数组访问越界⑤指针非法访问总结 前言溢出，常见的解释是：程序外部的数
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2023-11-08 15:30:25
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1．编程实现WordCount实例。实验内容现有某电商网站用户对商品的收藏数据，记录了用户收藏的商品id以及收藏日期，名为buyer_favorite1。 buyer_favorite1包含：买家id，商品id，收藏日期这三个字段，数据以“\t”分割，样本数据及格式如下：买家id 商品id 收藏日期
10181 1000481 2010-04-04 16:54:31
20001
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2024-06-06 10:27:48
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