例1:文件的字符串查找 这里reduce不做merge的工作，因为每行都是不一样的，不能merge.与传统的grep程序相比，使用MapReduce可以加快处理，因为1它是Distributed的，不用把所有的文件都拷到一台机器上运行,你的data可以在不同的server上，原因2，它能并行处理，加快处理的速度。 例2: Reverse Web-link graphMap:将&
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2024-02-22 22:25:43
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Description已知一棵n个节点的有根树。有m个询问。每个询问给出了一对节点的编号x和y，询问x与y的祖孙关系。Input 输入第一行包括一个整数n表示节点个数。 接下来n行每行一对整数对a和b表示a和b之间有连边。如果b是-1，那么a就是树的根。 第n+2行是...
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2018-03-14 15:43:00
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常见关系代数运算包括：选择、投影、并、交、差以及自然连接操作等，都可以十分容易利用MapReduce框架进行并行化计算 关系RNAMESEXAGE小明男25小红女18小张男22小米女23小丽女21小王男19小美女25小朱女26选择操作将关系R的数据存储在relationR文件，然后移入HDFS下的data文件夹，如代码1-1代码1-1root@lejian:/data# cat rela
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2024-04-04 19:06:08
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Hadoop 主要由HDFS和MapReduce 引擎两部分组成。最底部是HDFS，它存储hadoop集群中所有存储节点上的文件。HDFS 的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成。分布式文件系统的理解： 随着数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，
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2023-11-21 15:37:14
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对于Hadoop分布式文件系统本身来说，重要的出发点在于硬件故障是常态，不是非异常的状态，我们可以摒弃采用IBM小型机方案，Hadoop中数据可以自动复制，一份数据可以复制成三份，第一份在一台
服务器上，第二份数据在另外一台机架的另外一台服务器上，第三份数据可
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2023-12-05 22:21:38
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HBase MapReduce 关系的讨论将围绕如何将数据存储和批处理结合起来，达到更高的性能和灵活性。这篇博文将重点介绍环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展等内容，帮助读者更好地理解 HBase 与 MapReduce 的关系及其应用场景。
## 环境准备
首先，为了顺利进行 HBase 和 MapReduce 的集成，我们需要确保开发环境的搭建。这里是依赖的安装指南和
定义：hadoop是一个分布式计算+分布式文件系统，前者其实就是MapReduce，后者是HDFS。后者可以独立运行，前者可以选择性使用，也可以不使用。hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。hbase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上，是一个分布式的、面向列的开源数据库。 特点：hive把数据文件加载进来作为一个hive表（或者外部表），它支持类似sql
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2023-09-15 17:54:58
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实现了一个分布式文件系统， hadoop distributed file system，简称HDFS。hadoop框架最核心的是HDFS(用来存储海量数据)和Mapreduce（用来计算海量数据）Mapreduce：最简单的mapreduce函数包括一个map函数，一个reduce函数和一个main函数。其中main函数将作业控制和文件输入输出结合起来。map函数接受一组数据并将其转
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2024-09-05 14:57:37
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Hadoop集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeM
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2023-07-12 13:36:34
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MapReduce得整个工作原理下面对上面出现的一些名词进行介绍ResourceManager：是YARN资源控制框架的中心模块，负责集群中所有的资源的统一管理和分配。它接收来自NM(NodeManager)的汇报，建立AM，并将资源派送给AM(ApplicationMaster)。NodeManager:简称NM，NodeManager是ResourceManager在每台机器的上代理，负责容器
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2023-12-24 21:54:19
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首先 hadoop1.0主要的组成部分分别为HDFS和MapReduce。其中，HDFS是hadoop的文件系统，MapReduce是hadoop的计算框架，上一篇博文，根据paper对其hdfs进行了介绍，学习了框架及执行流程等。这篇博文将对hadoop的计算框架MapReduce进行一下梳理，这里主要还是梳理MapReduce1.0，虽然有些过时，但对于学习后面的新版本也具有十分重要的意义。为
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2023-08-05 00:28:18
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文章目录什么是MapReduceMapReduce执行原理Map阶段Reduce阶段MapReduce查看日志方法一：标准输出方法二：logger输出命令三：命令行查询停止Hadoop集群中的任务代码Java代码pom文件参考文献 什么是MapReduceMapReduce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。 MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组
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2023-07-12 11:20:33
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文章目录Spark与MapReduce对比误区1.Spark是内存计算，难道MapReduce不是基于内存计算的吗？2.Spark将中间结果保存到内存中了吗？Spark RDD的执行逻辑3.Spark相比MapReduce可以减少磁盘IO吗？Spark比MapReduce快在哪？ Spark与MapReduce对比误区经常听到有人说Spark基于内存计算，将中间结果保存在内存中，避免了磁盘IO的
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2023-12-01 19:49:37
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题目传送门一、最近公共祖先（\(Lowest\) \(Common\) \(Ancestors\)）,简称\(LCA\)。对于一棵有根树，一个节点到根结点路径上所有的节点都被称为这个节点的祖先节点，祖先节点中除节点自身外的节点也被称为真祖先节点。对于树上的两个不同节点\(u\)和\(v\)，其祖先节点必然有一些是重合的，其中深度最大的节点被称为这两个节点的最近公共祖先。比如上图中的\(D\
原创
2022-04-20 16:11:48
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简介Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，框架最核心的设计就是：HDFS 和 MapReduce。HDFS 为海量的数据提供了存储，而 MapReduce 则为海量的数据提供了计算。这篇文章就主要从 HDFS 和 MapReuce 两个大的方面展开对 Hadoop 讲解，当然为了直观的测试 HDFS 提供的丰富的 API 以及我们编写的 MapReduce 程序，在阅读下面的
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2023-07-28 14:31:49
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HDFS和MapReduce实训第1关：WordCount词频统计第2关：HDFS文件读写第3关：倒排索引第4关： 网页排序——PageRank算法 HDFS和MapReduce实训Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，以满足在低性能的集群上实现对高容错，高并发的大数据集的高速运算和存储的需要。Hadoop支持超大文
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2024-08-16 21:31:00
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YARN&MapReduce资源调度框架 YARN3.1.1 什么是YARNYet Another Resource Negotiator, 另一种资源协调者通用资源管理系统为上层应用提供统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处3.1.2 YARN产生背景通用资源管理系统Hadoop数据分布式存储（数据分块，冗余存储）当多个MapReduce任务要用
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2024-01-02 10:58:25
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HBase与MapReduce关系概述
## 引言
HBase是一个开源的、分布式的非关系型数据库，它基于Hadoop的HDFS存储系统构建，可以提供高可靠性、高性能的数据存储和查询服务。而MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，也是Hadoop的核心组件之一。本文将介绍HBase与MapReduce之间的关系，并提供一些示例代码来演示如何使用HBase和MapReduce来处理
原创
2023-08-27 05:43:27
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Hadoop MapReduce是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。当我们在使用Hadoop MapReduce时，常常会涉及到一系列复杂的关系和配置。本博文将详细记录解决“Hadoop MapReduce的关系”问题的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成六个方面。
## 环境配置
首先，我们需要配置适合Hadoop MapReduce的运行
1. HBase集成MapReduceHBase表中的数据最终都是存储在HDFS上，HBase天生的支持MR的操作，我们可以通过MR直接处理HBase表中的数据，并且MR可以将处理后的结果直接存储到HBase表中。
参考地址：http://hbase.apache.org/book.html#mapreduce
三种整合方案：（1）MapReduce读取Hbase表数据，结果再写入Hbase
