对自己近一个月来学习map、reduce过程做些总结，以备后期查看。（基于hadoop1.x）首先是官方的经典过程图：这个过程中我们会依次接触六大类：InputFormat,Map,Combine,Partition,Reduce,OutputFormat1. InputFormat：我们先来看一下InputFormat的抽象类需要继承类实现的方法：@Override
public List&l
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2024-09-24 08:50:28
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1、输入分片(Input Split)：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片，每个输入分片针对一个map任务，输入分片存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数据。输入分片往往和hdfs的block关系密切，假如我们设定hdfs块的大小是64mb，如果我们输入三个文件，大小分别是3mb、65mb和127mb，那么mapreduce会把3mb文件作为一个
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2024-06-15 19:55:05
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MapReduce 的输入输出MapReduce 框架运转在<key,value> 键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对，同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对可能是不同的。一个 MapReduce 作业的输入和输出类型如下图所示：可以看出在整个标准的流程中，会有三组<key,value
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2024-03-16 07:27:03
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MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序.将map的输出作为输入传给reducer的过程称为shuffle,学习shuffle是如何工作的有助于我们更好的理解MapReduce 每个Map任务都有一个内存缓冲区,用于存储任务的输出,默认
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2024-03-31 07:53:57
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MapReduce基本框架MapReduce计算模型的两个重要阶段：Map：映射，将数据转化为键值对的形式。切片操作在集群中并发执行，切片大小默认取最大切片、最小切片、块大小(128M)中间值。Reduce：规约，负责数据的计算合并。shuffle作为Map和Reduce两端的衔接，是MapReduce的核心，分布在MapReduce的Mapper端和Reducer端，主要包含以下几个阶段：Col
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2024-03-19 10:10:53
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看了许久的代码，把map的流程熟悉了下，不追求最准确的理解，记录下来以免忘记。 对于JobTracker和TaskTracker等大层面有控制和通讯的代码暂时不表 map过程俗气的先上一个图：map这一端基本是这样的流程：input split分解成map个数量的部分输入==》RecordReader分解成Mapper需要的
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2024-07-10 17:10:36
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需要多少个Map？Map的数目通常是由输入数据的大小决定的，一般就是所有输入文件的总块（block）数。Map正常的并行规模大致是每个节点（node）大约10到100个map，对于CPU 消耗较小的map任务可以设到300个左右。由于每个任务初始化需要一定的时间，因此，比较合理的情况是map执行的时间至少超过1分钟。这样，如果你输入10TB的数据，每个块（block）的大小是128MB，你将
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2024-04-05 14:11:51
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1.目的 Mapreduce中关于文件的输入和结果的输出是一个重要的部分，而我们明白文件的类型和格式是很多种的，如：文件、二进制文件、数据库文件等等，通过学习明白Hadoop的Mapreduce如何处理各种类型和格式文件的输入和相应结果的输出。2.内容 1)Maprecude的类型 一般来说，map和redu
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2024-03-22 06:47:03
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本文主要介绍MapReduce的map与reduce所包含的各各阶段 MapReduce中的每个map任务可以细分4个阶段：record reader、mapper、combiner和partitioner。map任务的输出被称为中间键和中间值，会被发送到reducer做后续处理。reduce任务可以分为4个阶段：混排（
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2024-05-13 19:41:31
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什么是MapReduce？MapReduce是一种编程模型，其理论来自Google公司发表的三篇论文（MapReduce，BigTable，GFS）之一，主要应用于海量数据的并行计算。MapReduce可以分成Map和Reduce两部分理解。1.Map：映射过程，把一组数据按照某种Map函数映射成新的数据。2.Reduce：归约过程，把若干组映射结果进行汇总并输出。让我们来看一个实际应用的栗子，如
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2024-02-26 07:11:12
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一. MapReduce 定义 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 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个 hadoop 集群上。二.Map
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2023-09-22 08:53:29
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目录一、 MapReduce概述1.1 MapReduce定义1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点1.2.2 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二、 Hadoop序列化2.1 序列化概述2.2 自定义bean对象实现序列化接口（Writable）三、 MapReduce框架原理3.1 Inpu
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2023-07-24 09:00:48
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1 什么是MapReduce？ Map本意可以理解为地图，映射（面向对象语言都有Map集合），这里我们可以理解为从现实世界获得或产生映射。Reduce本意是减少的意思，这里我们可以理解为归并前面Map产生的映射。 2 MapReduce的编程模型 按照google的MapReduce论文所说的，MapReduce的编程模型的原理是：利用一个输入key/value对集合来产生一个输出的
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2024-01-15 03:36:11
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1. Shuffle：MapReduce的计算模型主要分为三个阶段，Map， shuffle， Reduce。 Map负责数据的过滤，将文件中的数据转化为键值对，Reduce负责合并将具有相同的键的值进行处理合并然后输出到HDFS。 为了让Reduce可以并行处理map的结果，必须对Map的输出进行一定的排序和分割，然后交个Reduce，这个过程就是Shuffle。官方给的图如下： 在
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2024-04-19 20:57:35
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1.首先介绍一下wordcount 早mapreduce框架中的 对应关系大家都知道 mapreduce 分为 map 和reduce 两个部分，那么在wordcount例子中，很显然 对文件word 计数部分为map，对 word 数量累计部分为 reduce；大家都明白 map接受一个参数，经过map处理后，将处理结果作为reduce的入参分发给reduce，然后在reduce中统
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2024-03-25 17:43:08
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一、为什么是MapReduce?世间的计算无非就两种形式——Map & Reduce，而Reduce 又依赖 Map实现Map: 以一条记录为单位做映射，只关心一条记录中的某个字段。它是一种映射，将数据映射为kv的形式，相同的key为一组。一条记录可以转化为另一条或另N条记录。Reduce: 以一组数据为单位做计算。在Reduce方法内按要求迭代计算这一组数据。MapReduc
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2024-05-06 10:13:31
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Map计算阶段
1. 如果Reduce number设置为0, Map阶段会直接将结果写入HDFS中。
2. 一般情况下，map包括以下几个阶段：
a. read阶段
从一个或者多个输入目录中读取输入文件，通过RecordReader，从InputSplit中解析出一个个的<key,value>。
b. map阶段
MapReduce架构是Hadoop框架中最核心的设计之一。 MapReduce 的思想简单的一句话解释就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce 从名字上来看，两个动词Map 和Reduce， “Map（地图）”就是将一个图分解成为多个子图， “Reduce（缩小）”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 通俗说MapR
目录MapReduce框架原理一、InputFormat数据输入1. 切片与MapTask并行度决定机制2. FielInputFormat切片机制3. FileInputFormat切片大小的参数设置4. TextInputFormat1).FileInputFormat实现类2).TextInputFormat5. CombineTextInputFormat切片机制1). 应用场景2).
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2024-04-11 12:53:10
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MapReduce阶段分为map，shuffle，reduce。map进行数据的映射，就是数据结构的转换，shuffle是一种内存缓冲，同时对map后的数据分区、排序。reduce则是最后的聚合。此文探讨map阶段的主要工作。 map的工作代码介绍split启动mapTask 代码介绍我们还是准备word count的代码：maper：public class WordCountMapper ex
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2023-10-26 22:01:35
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