1、Shuffle机制定义Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle； 2、Partition 2.1、问题引入 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）2.2、默认分区public class HashPartitioner<K, V>
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2023-07-11 19:56:34
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MapReduce分区1、partitioner的作用是将map阶段的输出进行分类，然后reduce端拉去指定分类的数据进行统计，然后输出。就是避免一个reduce处理所有的数据，造成数据量大。将map输出按照分区规则分散多个reduce来处理。 2、默认情况下，partitioner先计算key的散列值（hash值）。然后通过reducer个数执行取模运算： key.hashCode%(redu
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2023-10-10 09:04:59
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一、概念 1、分区： Hadoop默认分区是根据key的hashCode对ReduceTask个数取模得到的，用户无法控制哪个key存储到哪个分区。想要控制哪个key存储到哪个分区，需要自定义类继承Partitioner<KEY, VALUE>，
泛型KEY, VALUE分别对应Mapper里的输出key,value,因为分区是在map()之后，环形缓冲区溢写时完成的。
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2023-06-30 22:25:11
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存算分离是下一代企业大数据必然趋势，本篇先简述存算分离背景以及为何要进行存算分离，当前存算分离主要优势和实际应用场景。并归纳分析若干如华为Ocean系列、JuiceFs、HashData等市面上存算分离产品和解决方案。
@目录概述背景为何要存算分离优势应用场景存算分离产品技术流派华为JuiceFSHashDataXSKY概述背景Hadoop一出生就是奔存算一
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2023-08-18 21:51:30
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一、MapReduce 分区上篇文章使用 COVID-19 对 MapReduce 进一步的案例理解，本篇文章讲解 MapReduce 分区，下面是上篇文章的地址：在默认情况下，不管map阶段有多少个并发执行task,到reduce阶段，所有的结果都将有一个reduce来处理，并且最终结果输出到一个文件中，此时，MapReduce的执行流程如下所示： 此时性能的瓶颈就在reduce阶段，那是不是可
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2023-09-13 12:08:12
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1 HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义1.1.1 HDFS产生背景随着数据量越来越多，在一个操作系统存不下所有的数据，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，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。1.1.2 HDFS定义HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个
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2023-10-19 19:50:58
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# Doris 与 Hadoop 分区存储对比指导
在对大数据处理和分析进行研究时，了解不同的数据存储方案是非常关键的。本文将指导小白开发者如何对 Doris 和 Hadoop 的分区存储进行对比。我们将逐步进行，包括流程概述、每一步的操作代码，并进行详细的注释说明。
## 流程概述
我们将遵循以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 描述
一、为什么写
分区和分组在排序中的作用是不一样的，今天早上看书，又有点心得体会，记录一下。
二、什么是分区
1、还是举书上的例子，在8.2.4章节的二次排序过程中，用气温举例，所以这里我也将这个例子说一下。
源数据内容
1900 35°C
1900 34°C
1900 34°C
...
1901 36°C
1901
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2023-10-06 20:39:44
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一、视图什么是视图？ 视图是从数据库中的基本表中选取的数据组成的逻辑窗口。它只是一个虚表，不进行实际的存储。数据库只存放视图的定义，数据项仍然存放在原来的基本表结构中。 视图可以被用于多个表的连接，也可以定义为部分行（列）可见。 Hive视图是一种无关底层存储的逻辑对象，视图中的数据是select查询返回的结果。视图的作用 1.简化查询语句 2.提高数据的安全性 3.视图保证了一定程度的逻辑独立性
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2023-09-04 21:10:00
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Hadoop集群hdfs添加磁盘操作目前的环境是cdh。服务器部署在Azure；一台cdhmaster（一个namenode，一个datanode），四台cdhslave节点（各一个datanode）。hdfs现状：首先是在Azure控制台对每台服务器添加一块磁盘（我这添加的是4T）在到服务器中对每台服务器进行添加磁盘操作：因为在Linux中，常用2种分区表：
MBR分区表（即主引导记录）
所支持
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2023-07-12 13:30:22
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Hadoop生态中的Mapreduce在map阶段可以将大数据或大文件进行分区，然后到Reduce阶段可并行处理，分区数量一般与reduce任务数量一致；自定义实现Hadoop的WritableComparable接口（序列化并排列接口）的Bean在mapreduce中进行排序；分组的好处是在Reduce阶段时可将数据按照自定义的分组属性进行分组处理。 文章通过“寻找订单中的最大金额”的Demo
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2023-09-01 08:32:37
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1.MapReduce工作流程 1.待处理文本 2.Submit()方法，客户端先完成一些文件的基本设置，XML文件（任务环境）、会将待处理文本进行切片、jar包、yarn给job分配id、job的参数配置等等 3.提交job信息到yarn集群 4.Resource Manager会根据切片数量计算出Map Task的数量（Connect to the ResourceManager） 5.待处理
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2023-09-04 11:38:44
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案例3：各州累计病例分区统计1、将美国疫情数据不同州的输出到不同文件中，属于同一个州的各个县输出到同一个结果文件中。一、需求分析输出到不同文件中–>reducetask有多个(>2)–>默认只有1个，如何有多个?—>可以设置， job. setNumReduceTasks(N)—>当有多个reducetask意味着数据分区---->默认分区规则是什么? hash
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2024-04-19 16:23:47
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徐海蛟 教学用途1、MapReduce中数据流动 （1）最简单的过程： map - reduce （2）定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程： map - partition - reduce （3）增加了在本地先进性一次reduce（优化）过程： map - combin(本地reduce) - partition -reduce2、Mapreduce中Par
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2024-05-28 23:41:55
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一、HDFS(Hadoop Distributed File System的英文首字母缩写) 意思是Hadoop分布式文件系统，主要用来解决海量数据的存储问题 概念： HDFS是一个分布式的（何为分布式？在空间的任意点上随意分布）由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。其次是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间–目录树来定位文件。 二、HDFS的设计思想 1、分散均匀
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2023-11-10 01:22:33
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一.背景为了使得MapReduce计算后的结果显示更加人性化，Hadoop提供了分区的功能，可以使得MapReduce计算结果输出到不同的分区中，方便查看。Hadoop提供的Partitioner组件可以让Map对Key进行分区，从而可以根据不同key来分发到不同的reduce中去处理，我们可以自定义key的分发规则，如数据文件包含不同的省份，而输出的要求是每个省份对应一个文件。 二：技
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2023-09-21 23:59:29
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1、分区存储概述分区存储是Android 10开始引进的Android系统存储管理机制，它允许App读取和写入App自身创建的文件而不需要任何存储权限。其中根据存储位置的不同，可以分为内部内部存储和外部存储。内部存储就不用多说了，而外部存储又分为私有空间和公共空间。私有存储空间位置是/sdcard/Android/data/包名，而公共空间则是相册、下载等。对我们开发者影响最大的就是对于公共存储空
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2023-06-24 14:20:33
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单机部署，java，hadoop，网上已经有太多的操作文章，这里也做一下记录，方便以后自己查阅。要注意的是，这里的环境是集群部署，也就是多台机器都要部署java/hadoop。慵懒的方式就在操作2遍，但是我们可以使用linux的一下技巧，比如编写集群分发脚本xsync，来实现，在hadoop112上部署环境修改配置，然后同步到hadpp113,hadp114。下面我们就开始进行操作：1) hado
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2023-09-06 10:55:22
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文章目录Hadoop（伪分布）+ Spark（Local）软件安装及环境配置前言一、安装虚拟机1.下载Ubuntu16.04镜像二、Hadoop安装及配置（伪分布式）1.创建hadoop用户2.更新apt3.安装SSH、配置SSH无密码登陆4.安装Java环境5.安装Hadoop3.1.36.Hadoop伪分布式配置三、安装 Spark2.4.01.下载Spark2.4.02.安装Spark（L
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2023-11-18 23:36:04
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1、问题引出要求将统计结果按照条件输出到不同文件中(分区)。比如:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区)2、默认Patitioner分区public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {
public int getPartition(K key, W value, int nu
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2023-09-22 18:59:13
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