1. 概述 在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法，然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2.2.1 re
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2023-11-18 23:26:17
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转一个牛人的hado 1. 概述 在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。本文首先介绍...
原创
2023-06-04 22:36:42
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一、Map端的主要工作 为来自不同表或文件的key/value对，打标签以区别不同来源的记录。 然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。 二、Reduce端的主要工作 在Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成， 我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同
原创
2021-07-14 11:56:28
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SELECT ....FROM A LEFT SEMI JOIN BON (A.col1 = B.col2)WHERE ..."If A.col1 is of DOUBLE type, but B.col2 is of BIGINT, will print WARNING: Comparing a bigint and a double may resul
原创
2015-05-06 15:06:37
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什么是hadoopHadoop是一款开源框架，可以在多台具有基本计算节点组成的集群构成的分布式环境上处理大数据。它既可以在单服务节点，也可以在多服务节点上运行，每个节点都会提供局部计算和存储功能。本部分主要会介绍大数据Big Data什么是Big Data？由于新技术，新设备和通信方式的迅速发展，由人类所生成的数据快速增长。大约在2003年初的时候，所具有的数据量大概是50亿GB；而2011年的时
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2024-02-04 01:54:21
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1. 概述在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法，然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。2. 常见的join方法介绍假设要进行join的数据分别来自File
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2023-05-17 19:06:29
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MapReduce Join对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题，如果数据量比较小，可以在内存中完成连接。如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生OOM。mapreduce join可以用来解决大数据的连接。1 思路1.1 reduce join在map阶段, 把关键字作为key输出，并在value中标记出数据是来自data1还是data2。因为在shuffle阶段已经
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2023-09-20 10:24:55
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ext departNo = new Text(); public Text getDepartId() { return departId; } public void setDepartId(String departId) { this.depart
原创
2023-04-20 15:42:41
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文章目录1、概述2、常见的join方法介绍3、 二次排序4、参考资料 1、概述在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法，然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。2、常见的join方法介绍假设
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2023-09-13 23:13:07
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join，将两张表通过某个共同的key整合起来。这篇文章为已经学习过join功能的人准备，请看下边几个问题：1，为什么在join时候需要获取文件的文件名来区分出数据究竟来源于哪个文件，有没有别的方式来对map获取的数据的所属进行区分。 hadoop默认使用FileInputFormat来读入磁盘数据，这个
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2023-08-18 21:29:21
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目录1、HDFS 前言 ................................................................................................................................... 12、HDFS 相关概念和特性 ........................................
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2023-07-26 22:41:24
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1. 概述
在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。
本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法，然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。
2. 常见的join方法介绍
假设要进行join的数据分别来自Fi
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2023-07-12 15:35:30
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目录一、概述二、Oozie架构三、Oozie环境部署（Oozie与CDH集成）1）添加服务2）将 Oozie 服务添加到 CDH3）自定义角色分配4）数据库设置5）审核更改6）开始自动安装并自启四、CDH的 Hue 整合 Oozie五、Oozie简单使用1）在Hue上操作Oozie1、利用 Hue 调度 shell 脚本2、利用 Hue 调度 hive 脚本3、 利用 Hue 配置定时调度任务2）
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2023-05-24 14:51:48
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Hadoop中的Join操作：考虑如下问题：假设有两个数据集：一个是城市名称编号，一个是日期和产出，考虑如何将这两个不同的数据集合二为一。或者有如下需求：获取某个城市在指定年份的产出等等问题。需要涉及到多个数据集或者不同的日志类型文件。连接操作的具体实现技术取决于数据集的规模大小和分区情况。 reduce side join：假设要进行join的数据分别来自File1和File2. re
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2024-04-02 16:12:46
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1.Job提交Job提交即在客户端调用job.submit()或者waitForCompletion()。submit方法中创建一个JobSubmitter对象，并调用其submitJobInternal()方法。其执行过程如下：向resource manager（YARN）申请一个Job ID。检查job的输出设置，例如输出目录是否已经存在。计算输入分片数量。拷贝需要的资源到HDFS，例如jar
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2023-09-14 13:12:33
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1. 概述 在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法，然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。2. 常见的join方法介绍假设要进行join的数据分别来自File1和File2.2.
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2023-07-20 17:25:25
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在本文中，我将详细探讨“hadoop清除data”的问题。这一问题在以大数据平台进行数据处理的过程中是相当常见的。随着业务规模的不断扩大，如何高效且安全地清理无用数据，成为了我们需要面对的挑战。
## 背景定位
我的团队负责一个基于Hadoop的大数据分析平台，面对日益增长的数据量，数据清除成为我们关注的重要环节。每当我们的数据量达到一定规模时，我们发现清理无用的数据不仅能够释放存储资源，还能
# Hadoop Data目录
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和计算。其中，Hadoop Data目录是Hadoop框架中的一个重要组成部分，用于存储Hadoop集群的数据。本文将介绍Hadoop Data目录的概念、结构和使用方法，并通过代码示例来展示其使用方式。
## 1. Hadoop Data目录概述
在Hadoop中，数据被分成多个块（Bl
原创
2024-02-04 09:18:15
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1、reduce side joinreduce side join是一种最简单的join方式，其主要思想如下： 在map阶段，map函数同时读取两个文件File1和File2，为了区分两种来源的key/value数据对，对每条数据打一个标签> （tag）,比如：tag=0表示来自文件File1，tag=2表示来自文件File2。即：map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签
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2023-07-13 17:02:37
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一、 实验目的 1. 基于 MapReduce 思想，编写两文件 Join 操作的程序。 二、 实验要求 1. 能够理解 MapReduce 编程思想，然后会编写 MapReduce 版本 Join 程序，并能执 行该程序和分析执行过程。 三、 实验背景 1. 概述 对于 RDBMS 中的 Join 操作大伙一定非常熟悉，写 SQL 的时候要十分注意细节，稍 有差池就会耗时巨久造成很大的性能瓶颈，
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2023-09-20 10:49:34
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