文章目录1、HDFS写数据流程1.1 剖析文件写入1.2 网络拓扑-节点距离计算1.3 机架感知（副本存储节点选择）2、HDFS读数据流程 1、HDFS写数据流程1.1 剖析文件写入讲解：客户端将数据写入hdfs，底层是怎么操作的客户端1、客户端会先创建一个 Distributed FileSystem （分布式的文件系统），对上传文件按照文件块拆分后，一块一块上传NameNode2、检查上传的
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2023-07-24 09:28:54
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文章目录MapRdeuce的执行逻辑图Client概述Split 分片分片的目的分片的大小为什么分片的大小最好是趋向于HDFS的一个块的大小源码分析 MapRdeuce的执行逻辑图一个MapReduce作业是客户端需要执行的一个工作单元：它包括输入数据，MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分为若干个task来执行，其中主要包括两类：map任务和reduce任务。这些任务运行在集群
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2023-09-01 08:55:52
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MapReduce运行流程以wordcount为例，运行的详细流程图如下1.split阶段首先mapreduce会根据要运行的大文件来进行split，每个输入分片(input split)针对一个map任务，输入分片(input split)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组。输入分片(input split)往往和HDFS的block(块)关系很密切，假如我们设定HDF
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2023-08-18 20:14:40
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一、HDFS读流程
1、client跟namenode通信查询元数据，找到文件块block所在的datanode服务器
2、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流
3、datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验，大小为64k）
4、客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件
二、HDFS写流程
1、
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2023-03-01 16:14:00
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Hadoop相关总结一、MapReduce主要的流程图如下：总结：1、map-reduce的四个关键阶段：file切分、map阶段、shuffle阶段、reduce阶段。2、hadoop帮我们做了大部分工作，我们只需自定义map和reduce阶段。3、可以通过自定义分区函数和合并函数控制map-reduce过程的细节。4、hdfs是Hadoop的分布式文件系统，MapReduce是依赖于hdfs上
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2023-07-06 19:14:41
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一、Shuffle机制Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程（即将map输出作为输入传给reducer）称为shuffle。二、MapReduce工作流程1.图示流程2.流程详解上面的流程是整个mapreduce最全工作流程，但是shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体shuffle过程详解，如下：1）maptask收集我们的map()方法输
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2023-08-28 17:44:04
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既然是RPC，就一定有Client端和Server端，如果进行一次HDFS的读写，其中一个DataNode需要跟NameNode建立连接，也需要和其他的DataNode建立连接，那么每一个Client需要维护多个连接。同时为了减少不必要的连接，Client的做法是拿Connectionid来作为Connection的ID。RPC Client的结构Client.ConnectionId:到RPC
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2023-07-13 17:44:03
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简化流程input: 读取输入文件map： 文件切片，并切片数量执行MapTask任务shuffle：分区、排序, 并将任务结果写入分区中reduce：从分区中读取数据，每个分区分配一个ReduceTaskoutput：数据输出到文件系统MapTask工作机制并行度与决定机制一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定每一个split切片分配一个mapTask默认 切片大小=blocks
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2023-06-14 22:16:55
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MapReduce处理流程一 我试图着搞明白MapReduce的处理流程--或者叫运行流程。 1、先从单机的角度 粗粒度的看 数据处理程序 读入数据，进而进行数据处理，处理完成后写数据。整体上看很简单，就三步：从源头读入数据、处理数据、写数据到目的地。 2、更细化的图 从1中的图我们大体能明白总体的流程，这是最简
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2023-07-13 17:05:58
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Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务发送(Map)到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库
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2023-06-19 14:13:18
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MapReduce详细工作流程一：如图MapReduce详细工作流程二：如图Shuffle机制Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。如下图所示：图解：MapTask搜集map()方法的kv对，放入内存缓冲区中从内存不断溢写到本地磁盘文件，可能会溢出多个文件多个溢出文件会被合并成大的溢出文件在溢写过程和合并过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进
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2023-07-12 12:28:18
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Hadoop学习笔记01一、大数据概念大数据 大数据(Big Data)：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。主要解决问题海量数据的采集存储和分析计算问题特点大量(Volume)高速(Velocity)：处理效率多样(Variety)：结构化(数据库、文本)/非结构化(音频、视频)低价值密度(Value)：数据总量越大，价值密度越低。有用数据提纯二、Hadoop入门
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2023-07-24 11:03:43
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mr中shuff过程分析一、job提交过程 申请提交job的前期准备工作：1）客户端向resourcemanager提交job请求
2）rm 向客户端返回一个 job_id 以及 共享资源路径（在hdfs下的 tmp）
3）客户端将共享数据 放在 共享资源路径下（job.jar，job.spplit、job.xml））
4) 客户端向rm返回资源放置成功的响应， 真正的提交应用程序mrapp
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2023-10-06 20:45:53
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Hadoop MapReduce的数据处理过程 Hadoop MapReduce作为一个大数据处理工具，非常的好用，但是如果我只需要单机处理不是特别庞大的数据，比如4G的查询日志，那么在没有现成环境的情况下，搭起来一个Hadoop环境还是挺烦的，直接用C/Java写一个简单的单机多进程Map Reduce数据处理工具岂不是更方便？为了实现这个目标，我们首先要研究一下Map Reduce是如何工
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2023-07-27 23:58:17
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# Hadoop数据处理流程图
## 引言
在大数据时代，数据处理变得越来越重要。而Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据处理任务中。本文将介绍Hadoop数据处理的流程，并详细说明每一步需要做什么，以及相应的代码示例。
## 数据处理流程
下面是Hadoop数据处理的流程图：
```mermaid
journey
title Hadoop数据处理流程
原创
2023-08-24 04:32:12
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数据清洗（ETL）：提取-转换-装载（Extract-Transform-Load）在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。清理的过程往往只需要运行Mapper程序，不需要运行Reduce程序。一、数据清洗案例实操——简单案例需求去除网站日志中字段长度小于等于11的日志信息。输入数据58.177.135.108 - - [19/Sep/2013
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2023-09-01 09:17:27
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1.map和reduce MapReduce任务编写分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都以键值对作为输入和输出。对于NCDC数 据找出每年的最高气温，map阶段输入为原始数据以偏移量为键，每行数据为值，输出每条记录的年份与温度的键值对，如图所示： 图1 map阶段输入数据格式
图2 map阶段输出数据格式
reduce阶段的输入为map阶段的输出
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2023-09-20 07:19:24
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课堂学习笔记第九天课程--hdfs工作机制：课程大纲HDFS 工作机制--上传文件写数据流程HDFS 工作机制--下载文件读数据流程HDFS 工作机制--nn dn核心概述HDFS java操作（了解）HDFS 案例--了解shell采集数据到hdfs第十天课程：入门mapreduce深刻理解MapReduce思想--先分再合如何实现mapreduce计算mapreduce设计构思mapredu
在Hadoop中我们一定会使用hdfs的传输，那么，hdfs的读写流程究竟是什么，我利用了一点时间整理了一下 首先就是官网的图，介绍了HDFShdfs写流程 1，客户端client调用DistributedFileSystem这个对象的create方法去和NameNode这个节点进行rpc通信，然后NameNode来检查create这个方法所传输过来的hdfs_path这个路径是否已经存在以及是否
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2023-12-18 14:15:18
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JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的，结合block size会具体影响到map任务的个数，详见FileInputFormat.getSplits源码。假设没有设置mapred.min.split.size，缺省为1的情况下，针对每个文件会按照min (totalsize[所有文件总大小]/mapnum[jobconf设置的mapnum], blocksize)为大小来拆分
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2023-07-21 14:37:49
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