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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# 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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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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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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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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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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基本流程： 一个图片太大了，只好分割成为两部分。根据流程图来说一下具体的一个任务执行的情况。1. 分布式环境中客户端创建任务并提交。2. InputFormat做Map前的预处理，主要负责以下工作：a) 验证输入的格式是否符合JobConfig的输入定义，这个在实现Map和构建Conf的时候就会知道，不定义可以是Writable的任意子类。
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2024-04-22 11:54:06
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hadoop集群：HDFS读写流程图与HDFS元数据管理机制 1，HDFS读流程客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件。NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址，并将该文件元数据返回给客户端。客户端根据从namenode获得的元数据，挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，依次请求读取块数据。DataNode开
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2023-09-20 10:52:03
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文章目录1. 数据库的三大范式2. 数据仓库建模方法2.1 ER 模型2.2 维度建模3. OLAP 和 OLTP 的区别4. 数据仓库的基本架构5. 数据库和数据仓库有什么区别？6. 数据仓库的分层6.1 ODS 层6.2 DW 层6.3 ADS 层7. 数据仓库为什么要进行分层？8. 星型模型和雪花模型的区别 1. 数据库的三大范式第一范式：确保数据库表中的所有字段都是不可分解的原子值第二范
新能源汽车的发展与普及，带动了动力锂电池的发展，从规模化自动化逐渐向智能化方向发展。为满足高效率、数字化的工业生产，需要一整套切实可行的工业物联网解决方案，实现设备的数据采集和联网，打造远程监控云平台。 通过物通博联工业网关，可以实现各类PLC设备的联网和数据采集，在云平台实现设备数据可视化，可以提升技术人员、管理人员就生产工艺的了解，从而更加及时的进行管理控制，提高效率、同时，针对设备
主要讲述在数据处理及特征分析中利用到的pandas库中的功能，该文以Datawhale提供的资料以及网络搜集的资源整理而成，如有错误欢迎指正。目录 一.查看空缺的数值所在的位置 二.对缺失值进行处理1.判断缺失值2.处理缺失值三.重复值观察与处理1.查看数据中的重复值2.对重复值经行处理四. 特征观察与处理1.列如对年龄进行分箱（离散化）处理五.对文本变量进行转换1.
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2024-08-15 10:42:59
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Mapreduce：hadoop的计算框架 说到Mapreduce内容很多，就是总结一下大概的框架和运行过程。本来应该在写HDFS后就写Mapreduce的，它们两个是密不可分的。mapreduce大概框架 Mapreduce是一个计算框架，既然是做计算的框架，那么表现形式就是有个输入（input），mapreduce操作这个输入（input），通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output
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2024-03-05 22:15:47
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作者 | 吴邪 大数据4年从业经验，目前就职于广州一家互联网公司，负责大数据基础平台自研、离线计算&实时计算研究编辑 | auroral-L前面几篇文章分享了HDFS NameNode和DataNode的初始化流程以及元数据管理流程，从HDFS的功能层面上来讲，主要的功能点我们都说到了，那么HDFS最重要的功能就是存储数据，即如何写读数据是HDFS最核心的功能点，本
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2023-09-20 10:28:12
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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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目录一 创建任务... 2二 为任务添加数据... 3三 拼接... 5四 剪切... 11五 不落地继续分类？... 13六 创建/保存任务目录... 13七 讨论... 14 提到了流程人们就会想起一步步的处理步骤，或者进行程序化处理。这里我说程序化处理是指写代码控制的处理过程。通常由于需求的多样性没有办法写一个放之四海而皆准的程序，同时你又不可能要求每一个用户都是高手程序员，我们就
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2024-08-15 13:25:15
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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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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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定义：定量分析的成败在很大程度上取决于采集，存储和处理数据的能力。若能及时地向业务决策者提供深刻并可靠的数据解读，大数据项目就会有更多机会取得成功。如今，为数据处理设计合适的架构需要下很大工夫。数据处理主要包括 3 个方面：批处理：批量处理大量的静态数据。这一方式一般是分布式并且可扩展的。实时处理：实时处理主要处理连续且无尽的的数据流。这些数据流也是分布式的，且速度很快。混合计算模型：该模型是批处
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2024-01-30 06:52:51
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大数据Hadoop基础：SQL功底Linux功底Java SE怎么学？第一阶段：大数据基础 Hadoop2.x一、大数据应用发展前景数据公司、政府、金融、银行、电子商务最经典的大数据的案例：啤酒和尿布应用分析：统计推荐机器学习（分类、聚类）人工智能，预测（算法）SQL on HadoopHive 骨灰级玩家Prestore（国外比较多）Impala（国外比较多，不是很稳定）Phoneix（基于HB
简介： 有这样一个问题，因为客户端要访问 HDFS 必须得经过的 Namenode(以下称为 NN)，因为 NN一直在记录（管理）元数据。（元数据可以理解为日志信息）假如 NN 元数据满了，或者断电了那岂不是数据会丢失了，也就意味着存在Datanode 的数据都报销了。如果你是一个设计者，会考虑到这种问题，应该这么解决呢？带着这个思考来文中寻找答案吧。 01-NN 的工作机制 首先为了承受
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2024-07-01 13:44:23
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