Spark 和 MapReduce 的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的次数。我觉得这句话的表面意思都对，但是很多人并没有了解其真正的含义。spark 为何比 mapreduce 快1. Spark是内存计算，难道MapReduce不是基于内存计算的吗？什么是内存计算，如果是指把磁盘中的数据读取到内存中做计算的话，那么MapReduce肯定也是内
写这个文章的时候才意识到新旧API是同时存在于1.1.2的hadoop中的。以前还一直纳闷儿为什么有时候是jobClient提交任务，有时是Job...不管API是否更新，下面这些类也还是存在于API中的，经过自己跟踪源码，发现原理还是这些。只不过进行了重新组织，进行了一些封装，使得扩展性更好。所以还是把这些东西从记事本贴进来吧。 关于这些类的介绍以及使用，有的是在自己debug中看到的，多数为纯
学习Hive编程指南笔记1 MapReduceMapReduce是一种计算模型，该模型可将大型数据处理任务分解成很多单个的、可以在服务器集群中并行执行的任务。这些任务的计算结果可以合并在一起来计算最终的结果。MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce1）Map 阶段并行处理输入数据---------》分 2）Reduce 阶段对Map结果进行汇总----------》合 在Ma
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2023-09-04 16:57:44
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源码中Mapper类中的方法 /**
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2022-02-24 17:53:03
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源码中Mapper类中的方法 /** * The <code>Context</code> passed on to the {@link Mapper} implementations. */ public abstract class Context implements MapContext<KEYIN,VALUEIN,KEYO...
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2021-06-01 16:35:54
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；分片是按照splitszie的大小进行分割的，一个split的大小在没有设置的情况下，默认等于hdfs block的大小。x为reduce的数量。
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2023-06-18 17:44:37
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一.spark 分区 partition的理解：spark中是以vcore级别调度task的。如果读取的是hdfs，那么有多少个block，就有多少个partition 举例来说：sparksql 要读表T, 如果表T有1w个小文件，那么就有1w个partition 这时候读取效率会较低。假设设置资源为 --executor-memory 2g --executor-cores 2 --num-e
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2024-06-07 22:58:29
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编写一个简单的MapReduce程序大体上需要如下3步：1）实现Mapper，处理输入的对，输出中间结果；2）实现Reducer，对中间结果进行运算，输出最终结
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2013-03-24 11:15:00
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## 传参到Reducer的Python Mapper实现
在Hadoop MapReduce中，Mapper负责将输入数据切分成若干个键值对，其中键表示某个特定的属性，值则是该属性对应的值。而Reducer则负责对Mapper输出的键值对进行归并和计算。在某些情况下，我们可能需要将一些参数传递给Reducer，以便在Reducer阶段进行特定的操作。下面将介绍如何在Python的Mapper中
原创
2023-08-02 13:46:39
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Python学习map函数：接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable（迭代，可以理解为连续的一组数据，可以遍历的数据，包含内置的string、list、dict、tuple）例子：>>def f(x):
return x*x
>>>r=map(f,[1,2,3])
>>>list(r)
[1,4,9]
reduce函数：redu
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2017-11-10 14:49:00
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一.MapReduce是什么?"Map（映射）"和"Reduce（归约） 1.它是一种编程模型(一般是体系比较强的东西),是面向大数据并行处理的模型,框架,和平台. 2.是一个基于集群的高性能并行计算平台&nbs
## Spark Map Reducer 设置位置及其优化实操
在大数据处理领域，Apache Spark 已成为广泛使用的框架。尤其是在进行 MapReduce 操作时，如何高效设置任务的位置成为了影响性能的重要因素。在某些情况下，任务位置设置不当可能会导致性能下降，甚至出现任务失败的情况，因此对 Spark Map Reducer 的设置进行优化显得尤为重要。
### 背景定位
随着公司
若当前JobClient (0.22 hadoop) 运行在YARN.则job提交任务运行在YARNRunn,Hadoop Yarn 框架原理及运作机制.
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2021-07-14 15:26:49
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一切从示例程序开始：示例程序Hadoop2.7 提供的示例程序WordCount
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2021-07-14 15:32:54
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很多初学者在刚刚接触大数据的时候会有很多疑惑，比如对MapReduce、Storm、Spark三个计算框架的理解经常会产生混乱。哪一个适合对大量数据进行处理？哪一个又适合对实时的流数据进行处理？又该如何来区分他们呢？我对比整理了这3个计算框架的基本知识，大家可以了解一下以便对这个3个计算框架有一个整体的认识。 大数据学习群119599574MapReduce分布式离线计算框架主要适用于大批量的集群
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2023-11-16 13:34:02
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reducer 的作用就是设计 state 结构，它可以给定 state 的初始值，更重要的是告诉 store，根据对应的 action 如何更新 state。 通常我们的 store 需要多个 reducer 组合，成为我们最后的 state tree为什么要重新返回一个对象我们可以看到 reducer 函数在拿到数据后通过 Object.assign 重新返回一个对象，直接 state.dat
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2023-12-05 11:58:21
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1. RDD的依赖关系1.1 WordCount中的RDD以下代码中的WordCount会生成几个RDD?scala> val rdd1000 = sc.textFile("hdfs://hadoop01:9000/wc").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
rdd1000: org.apache.spark.rdd.RDD[
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2024-02-04 01:34:25
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一、通用mapper概述它是mybatis的一个插件，单表查询的时候，使用通用mapper会非常的方便。极大地方便开发人员，可以按照需要选择通用方法，还可以自定义通用方法。不过它也有一个非常大的局限性：只支持单表操作，不支持多表查询。1.导入依赖SpringBoot项目，我们优先找启动器即可，也就是包含starter的依赖，这个是由通用mapper作者自己写的启动器。 导入通用ma
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2023-09-04 06:51:00
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mapper.xml 映射文件是 MyBatis 的核心，定义了操作数据库的 sql，每个sql 是一个statement。parameterType（输入类型），输入类型包括：基本类型、pojo对象类型、hashmap、a. #{} 与 ${}注意：#{} 中的参数名 通常和 mapper 接口的形参名称相同，也可以设置成任意值。 ${} 与 #{} 不同，${} 是
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2024-06-21 05:57:12
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# Hive中的Reducer详解
在大数据处理中，Apache Hive 是一款非常流行的工具，它提供了一种简单的方式来查询和分析大量数据。而在 Hive 中，Reducer 是一个关键组件，它负责对 Mapper 的输出结果进行聚合和整理。接下来，我们将探讨 Hive 中的 Reducer，包括它的工作流程、用法以及相关的代码示例。
## 工作流程
Hive 的数据处理流程主要由以下几个
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2024-08-26 05:51:39
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