一、MapReduce计算模型执行MapReduce任务的机器有两个角色：JobTracker和TaskTracker。JobTracker：管理和调度MapReduce的Job。TaskTracker：执行MapReduce的Job。1、Job在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job。每个Job又可以分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来
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2023-07-12 11:14:05
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第一种模式JDK+Hadoop安装配置、单机模式配置以下操作在SecureCRT里面完成1.关闭防火墙 firewall-cmd --state 显示防火墙状态running/not running systemctl stop firewalld 临时关闭防火墙，每次开机重新开启防火墙 systemctl disable firewalld 禁止防火墙服务。2.传输JDK和HADOOP压缩包 S
在hadoop中当一个任务没有设置的时候，该任务的执行的map的个数是由任务本身的数据量决定的，具体计算方法会在下文说明；而reduce的个数hadoop是默认设置为1的。为何设置为1那，因为一个任务的输出的文件个数是由reduce的个数来决定的。一般一个任务的结果默认是输出到一个文件中，所以reduce的数目设置为1。那如果我们为了提高任务的执行速度如何对map与reduce的个数来进行调整那。
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2016-04-03 14:07:33
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之前学习hadoop的时候，一直希望可以调试hadoop源码，可是一直没找到有效的方法，今天在调试矩阵乘法的时候发现了调试的方法，所以在这里记录下来。1）事情的起因是想在一个Job里设置map的数量(虽然最终的map数量是由分片决定的)，在hadoop1.2.1之前，设置方法是：job.setNumMapTasks()不过，hadoop1.2.1没有了这个方法，只保留了设置reduce数量的方法。
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2023-07-03 10:59:04
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文章目录STL中迭代器失效的问题1. 关联性容器的迭代器失效问题2. 序列性容器的迭代器失效问题总结：序列性容器::(vector和list和deque)关联性容器::(map和set比较常用) STL中迭代器失效的问题1. 关联性容器的迭代器失效问题当删除一个STL容器(比如map, vector)中的某个元素时， 会引起迭代器失效， 所以， 我们务必提高警惕。 某次笔试， 我遇到这样一个题目
如有侵权，请联系MapReduce概述MapReduce 任务分为两个阶段，map和reduce。每个阶段都以键-值对作为输入，输出，类型由程序员来做选择。需要编写两个函数：map函数和reduce函数。实现mapreduce 需要三样东西，map函数，reduce函数，和一些用来运行作业的代码。Map函数使用java时，map函数可以有Mapper类来表示，Mapper类声明了一个抽象的map(
一、实现功能添加hadoop常见组件，hdfs，yarn，hive，zookeeper，spark，flume，oozie等。二、添加hdfs1.点击添加hdfs然后添加hdfs2.namenode/secondarynamenode/datanode的资源分配3.之后配置4.等待部署三、yarn1.添加yarn2.选择机器3.默认配置4.成功结果5.测试上传hfds需要权限，修改hfds检查权限
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2023-07-21 14:25:54
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Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop旗下有很多经典子项目，比如HBase、Hive等，这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop，就必须知道HDFS和MapReduce是什么。 MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.
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2023-05-24 11:41:05
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Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。如果输入的文件数量巨大，但是每个文件的size都小于
# 解决Hadoop查询慢的问题
在大数据领域中，Hadoop是一个被广泛应用的框架，用于存储和处理大规模数据集。然而，随着数据量不断增大，有时会出现Hadoop查询慢的情况。这可能会导致用户体验下降，影响工作效率。本文将介绍引起Hadoop查询慢的原因，并提供一些解决方案。
## 原因分析
### 数据量过大
当数据量过大时，Hadoop查询的性能会受到影响。数据量增加会导致查询时间变长
首先来看一下MapReduce的整体流程1. Read阶段：先切片，再调用RecorderReader将切片数据解析成一个个kv，其中key是某行的起始偏移量，v是这一行的内容2. （k，v）传给map，map做相应的处理3. map会输出到一个环形缓冲区，这个缓冲区大小为100M，当达到0.8的时候，会完成partition，sort，combine（可选）最终溢写到磁盘4. 溢写出来的小文件会
为什么之前的MapReduce系统比较慢常理上有几个理由使得MapReduce框架慢于MPP数据库： 容错所引入的昂贵数据实体化(data materialization)开销。 孱弱的数据布局(data layout)，比如缺少索引。 执行策略的开销[1 2]。而我们对于Hive的实验也进一步证明了上述的理由，但是通过对Hive“工程上”的改进，如改变存储引擎(内存存储引擎)、改善执行架构(pa
55-Hadoop-hdfs读写流程：（1）客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件，由NameNode 检查目标文件以及父目录是否已存在。 （2）NameNode 返回是否可以上传的信号。 （3）客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上。 （4）NameNode 返回 3 个 DataNode 节点，分别为 d
# 解决 Hadoop cp 慢的问题
## 概述
在使用 Hadoop 的过程中，有时候我们会遇到数据复制（hadoop cp）的速度过慢的问题。本文将提供一个解决方案，以帮助刚入行的开发者解决这个问题。
## 解决流程
下面是解决 Hadoop cp 慢的问题的整体流程：
```mermaid
journey
title 解决 Hadoop cp 慢的问题
section
原创
2023-09-14 12:21:29
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首先我们要完成SSH无密码通信等内容，见上篇文章《Hadoop环境初步搭建》后两篇文章是关于《Hadoop下实例程序测试》，这些文章都是无缝衔接的哈~ 在master这台机器上安装Hadoop 2.2.0,Hadoop 2.2.0的下载地址为：http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.2.0///( https://ar
Hadoop MapReduce 的类型与格式 （MapReduce Types and Formats） 1 MapReduce 类型 （MapReduce Types）Hadoop 的 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循如下一般性格式： map: (K1, V1) → list(K2, V2)
术语：
1. job（作业）：客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MP程序、配置信息
2. Hadoop将job分成若干task（任务）来执行，其中包括两类任务：map任务、reduce任务。这些任务在集群的节点上，并通过YARN进行调度
3. Hadoop将MP输入数据划分成等长的小数据块，成为“输入分片（input split）。Hadoop为每个分片构建一个map任务
4.
Hadoop的核心就是HDFS与MapReduce 1. HDFS master/slave : Namenode,Datanode Namenode:Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。 Datanode:Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Nameno
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2023-08-30 15:40:04
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《Hadoop权威指南》第二章 关于MapReduce目录使用Hadoop来数据分析横向扩展注：《Hadoop权威指南》重点学习摘要笔记1. 使用Hadoop来数据分析例如，对气象数据集进行处理。1. map和reduce为了充分利用Hadoop提供的并行处理优势，需要将查询表示成MapReduce作业。MapReduce任务过程分成两个处理阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键值对作
namenodenamenode 相当于一个领导者，负责调度 比如你需要存一个640m的文件 如果按照64m分块 那么namenode就会把这10个块（这里不考虑副本）分配到集群中的datanode上 并记录对于关系 。当你要下载这个文件的时候namenode就知道在那些节点上给你取这些数据了QuorumPeerMain QuorumPeerMain Zookeeper集群启动的入口类是
