概念：Hadoop有一个叫DataJoin的包为Data Join提供相应的框架。它的Jar包存在于contrib/datajoin/hadoop-*-datajoin。为区别于其他的data join技术，我们称其为reduce-side join。（因为我们在reducer上作大多数的工作）reduce-side join引入了一些术语及概念： &nbs
需求：在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数数据格式准备如下：创建这个文件cd /export/servers
vim wordcount.txt文件内容：hello,world,hadoop
hello,hive,sqoop,flume
kitty,tom,jerry,world
hadoop上传成功后效果上传文件到集群hdfs dfs -mkdir /wordcount/
hdfs
前言当今天下，大数据组件百花齐放，满足不同应用场景的计算框架层出不穷，mapreduce似乎早已很难有一席之地，但是天下武功，殊途同归，不管怎么变化，都离不开mapreduce的基础，今天，就一起揭开下最原始的计算框架mapreduce的面纱。核心设计理念分布式计算，即移动计算 而不移动数据。原理剖析如图1，官方给出的mapreduce剑谱，一招一式，尽显奥妙无穷，整体个人觉得分为4部分，spli
两个package都能实现map reduce计算过程。mapred老，基本不用，mapreduce是新。（先引个别人的，自己的以后再写）FileInputFormat和FileOutputFormat在mapred和mapreduce中都有定义，刚开始脑海里对这些都没有概念，就引用了mapreduce中的FileInputFormat和FIleOutputFormat。这样操作就带来了后面的问题
最近开发完一个springboot项目，打包成jar包之后要部署到Linux服务器上面运行，我用的nohup java -jar 命令，但是代码更新之后重新部署的时候覆盖原来的项目，又要手动运行ps -ef|grep jar包名 去查找进程，然后kill -9 去kill进程，有时候nohup进程老是kill不掉,只能多试几次，烦不胜烦。后来专门花时间研究了一下脚本和本地window上传文件到li
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2023-07-20 19:10:53
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# Spark Jar包提交到集群运行
## 1. 引言
Apache Spark是一个快速、通用且容错的大数据处理引擎，提供了丰富的API和工具，可以轻松地处理大规模的数据。在使用Spark进行开发时，我们通常会将代码打包成一个jar包，然后提交到Spark集群上运行。本文将介绍如何将Spark jar包提交到集群上运行，并提供相应的代码示例。
## 2. 准备工作
在开始之前，我们需要
原创
2023-08-20 03:19:59
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在描述任务提交之前，有必要先了解一下部分基础知识。一、基础知识此处基础知识涉及HDFS基本操作命令、Hadoop自带例子程序和Yarn的监控界面。1.1 几个常见的HDFS操作命令想要在Hadoop平台上运行MapReduce程序，首先要将数据从本地上传到HDFS集群上，通常涉及到表1-1中的几个命令。表1-1本文要用到的几个HDFS命令序号命令功能1hdfs dfs -m
如何将jar包提交到Spark
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何将jar包提交到Spark。在开始之前，我们先来了解一下整个流程。下面是一个简单的表格，展示了提交jar包的步骤。
```mermaid
journey
title 提交jar包到Spark流程
section 步骤
开发应用程序 -> 打包成jar文件 -> 启动Spark集群 -> 提交jar包
https://.codetd.com/article/6330 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/84342770 通过idea开发mapreduce程序并直接run，提交到远程hadoop集群执行mapreduce。 简要流程 ...
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2021-08-04 09:09:00
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2评论
Spark是通用的基于内存计算的大数据框架，可以和hadoop生态系统很好的兼容，以下来部署Spark集群 集群环境：3节点 Master:bigdata1 Slaves:bigdata2,bigdata3 Master负责任务的分发，与集群状态的显示 Slaves运行具体的Worker任务，最后交由Executor执行任务代码 集群搭建之前，必须满足如下条件： 1、集群主机名和ho
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2023-06-11 14:37:01
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目录一、WordCount代码(一)WordCount简介1.wordcount.txt(二)WordCount的java代码1.WordCountMapper2.WordCountReduce3.WordCountDriver(三)IDEA运行结果(四)Hadoop运行wordcount1.在HDFS上新建一个文件目录2.新建一个文件，并上传至该目录下3.执行wordcount命令4.查看运行结
Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。 Hadoop 最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。 HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发，可以部署在多种普通的廉价
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2023-09-11 17:13:08
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MapReduce作业执行流程大致可分为以下几步：①提交作业，②初始化作业，③分配任务，④执行作业，⑤更新进度和状态，⑥完成。又或者可划分为：①输入分片（input split），②Map阶段，③combiner阶段，④shuffle阶段，⑤reduce阶段。 提交作业主要有几个步骤：①调用JobTracker的getNewJobId（）方法，获取作业ID。②检查作业相关路径
Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是唯一的软件框架应用程序，但作为一个并行数据处理引擎，它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程，它受到Google开发的启发。这个流程称为创建索引，它将 Web爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入，并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。然后可以在整个 Web 搜索过程中使用这个结果从已定义
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2023-07-28 10:13:42
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第二章 关于MapReduceMapReduce 是一种可用于数据处理的编程模型。该模型比较简单，但要想写出有用的程序却不太容易。Hadoop可以运行各种语言版本的MapReduce程序。最重要的是：MapReduce程序本质上是并行运行的，因此可以将大规模数据分析任务分发给任何一个拥有足够多机器的数据中心。MapReduce的优势在于处理大规模数据集。通常情况下，处理少量的大型文件更容易、更有效
第1章 MapReduce概述1.1 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。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点MapReduce 易于编程 它简单的实现一些接口，
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2023-07-12 11:19:04
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文章目录一、概述1）Hadoop发行版本1、Apache Hadoop发行版2、DKhadoop发行版3、Cloudera发行版4、Hortonworks发行版5、华为hadoop发行版2）Hadoop1.x -》 Hadoop2.x的演变3）Hadoop2.x与Hadoop3.x区别对比二、Hadoop的发展简史三、Hadoop生态系统 一、概述Hadoop是Apache软件基金会下一个开源分
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2023-07-24 10:14:28
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MapReduce 过程详解 Hadoop 越来越火， 围绕Hadoop的子项目更是增长迅速， 光Apache官网上列出来的就十几个， 但是万变不离其宗，大部分项目都是基于Hadoop commonMapReduce 更是核心中的核心。那么到底什么是MapReduce,它具体是怎么工作的呢？关于它的原理，说简单也简单， 随便画个图喷一下Map 和 Reduce两个阶段似乎就完了。 但其实这里面还包
本篇安装版本flink1.7 Azkaban-2.5.0 presto 0.196 druid (imply-2.7.10)开始安装Flink一、解压缩 flink-1.7.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz，进入conf目录中。二、修改配置 1）修改 flink/conf/flink-conf.yaml 文件，在开头位置有一个jobmanager.rpc.address，
一、MapreduceMapreduce主要应用于日志分析、海量数据的排序、索引计算等应用场景，它是一种分布式计算模型，主要用于解决离线海量数据的计算问题。 核心思想是：“分而治之，迭代汇总” Mapreduce主要由两个阶段：map阶段:任务分解 1.读取HDFS中的文件，把输入文件按照一定的标准分片，每个输入片的大小是固定的，（默认情况下，输入片的大小与数据块的大小相同，数据块大小默认为64M
