1.MapReduce1.1 MapReduce 定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。 MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点1）MapReduce 易于编程 它简单的实现一些接口，就
## Hadoop MapReduce数据去重原理
在大数据处理的框架中，Hadoop 的 MapReduce 是一种强大的工具，用于处理大量数据。数据去重是一个常见的任务，当我们需要从大量数据中去除重复项时，Hadoop MapReduce 显得尤为重要。本文将详细介绍数据去重的原理、流程以及实现代码，帮助刚入行的小白掌握这一技能。
### 一、数据去重流程图
我们可以将数据去重的过程分为
Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop旗下有很多经典子项目，比如HBase、Hive等，这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop，就必须知道HDFS和MapReduce是什么。 MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.
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2023-05-24 11:41:05
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cpu数目 一个job会使用tasktracker的reduce任务槽数mapred.reduce.tasks = cpu数目>2?cpu数目*0.5:1 一个tasktracker最多同时运行reducer任务数量mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
原创
2023-04-20 15:31:19
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今天学习了Hadoop Map/Reduce教程： 目的 这篇教程从用户的角度出发，全面地介绍了Hadoop Map/Reduce框架的各个方面。
原创
2022-06-20 17:13:01
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目的 这篇教程从用户的角度出发，全面地介绍了Hadoop Map/Reduce框架的各个方面。 先决条件 请先确认Hadoop被正确安装、配置和正常运行中。更多信息见： Hadoop快速入门对初
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2011-01-22 18:35:00
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Hadoop MapReduce是一个软件框架(framwork)，这个架构的目的是方便程序员在大规模集群(可大到上千台结点)上处理超大规模数据(可多到
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2011-11-08 21:56:00
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<br />【目的】<br /> 这篇教程从用户的角度出发，全面地介绍了Hadoop Map/Reduce框架的各个方架，基于它写出来的应用程序能
原创
2023-09-07 11:01:21
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文章目录1. MapReduce 定义2. MapReduce 优缺点2.1 优点2.2 缺点3. MapReudce 核心思想4. MapReduce 进程5. 常用数据序列化类型6 .MapReduce 编程规范7. WordCount 案例操作7.1 需求7.2 需求分析7.3 编写程序 1. MapReduce 定义MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是基于 Hadoop
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2023-07-12 02:41:11
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Hadoop是一个大数据处理平台，也是一个集群，能够对海量数据进行存储和运算。MapReduce是Hadoop众多组件当中的一个。Hadoop作为一个分布式系统，可以将不同的机器设备连接起来进行存储，也就是人们常说的HDFS，这也是Hadoop的一个构成部分；而hadoop的另一个构成部分就是MapReduce了，前者负责数据的存储，而后者负责数据的运算，而且可以在MapReduce上进行编程开发
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2023-08-30 15:38:53
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上图是论文里给出的流程图。一切都是从最上方的userprogram开始的，userprogram链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。 1.MapReduce库先把userprogram的输入文件划分为M份（M为用户定义），每一份通常有16MB到64MB，如图左方所示分成了split0~4；然后使用fork将用户进程拷贝到集群内其它
原创
2018-07-25 09:46:03
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Map-Reduce
Map-Reduce是由Google在2004年提出的大数据并行编程架构。分为Map（映射）和Reduce（化简）两个步骤。因此得名。它隐藏并行化、容错、数据分布、负载均衡等细节，能够搭建在普通PC上，程序猿能够非常方便完毕大数据并行编程。
并行运算的效率
假如使用1个处理器花费T1时长能够完毕任务，而使用了p个处理器须要Tp时长。
那么加速比为：S(Speeup) =
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2017-04-24 10:12:00
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# 理解 Map Reduce 架构原理
Map Reduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它分为两个主要步骤：Map 和 Reduce。理解这些步骤的作用和如何实现它们是成为一名大数据开发者的关键。下面，我将详细介绍 Map Reduce 的流程、所需代码，并用图表形式展示。
## 实施步骤
以下是实现 Map Reduce 架构的步骤表格：
| 步骤 | 说
第6章 spark6.1 什么是sparkspark是基于内存计算大数据分析引擎,提高了在大数据环境下数据处理的实时性.spark仅仅只涉及到数据的计算,没有涉及到数据的存储. 6.1.1 spark的特点及相对于MapReduce的优势\MapReduce存在的问题:MapReduce框架局限性1.MapReduce只支持map和reduce两种操作2.处理效率低效a)map中间结果写
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2024-07-06 21:04:07
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一、 控制hive任务中的map数:1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.&
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2024-06-18 08:06:27
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mapmap函数时python的高级内置函数语法为：map(function, iterable, ...)参数：function – 函数iterable – 一个或多个序列将function作用于iterable序列中的每一个元素，并将调用的结果返回 主要是为了并行运算，非常高效1.一个输入参数，输入为列表def map_func(x):
res = x**2
return r
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2024-02-04 11:58:03
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汝之观览，吾之幸也！本文主要讲解Hive的基本概念与架构，学习了Hadoop知道了MapReduce，那么在实际运用中如果慢慢写MapReduce程序也是可以的，但是太麻烦了，也比较费时间，所以大佬们就开始用其他方式代替了，基本的SQL大家都会的，那么大佬设计出Hive，通过Hive的HQL转换为MapReduce,这样就省去写MapReduce的步骤了。Hive官网一、什么是Hive Hive：
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2023-10-05 19:13:08
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在hadoop中当一个任务没有设置的时候，该任务的执行的map的个数是由任务本身的数据量决定的，具体计算方法会在下文说明；而reduce的个数hadoop是默认设置为1的。为何设置为1那，因为一个任务的输出的文件个数是由reduce的个数来决定的。一般一个任务的结果默认是输出到一个文件中，所以reduce的数目设置为1。那如果我们为了提高任务的执行速度如何对map与reduce的个数来进行调整那。
原创
2016-04-03 14:07:33
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# Hadoop运行Python MapReduce程序的指南
在大数据处理领域，Apache Hadoop 是一个强大的分布式处理框架，能够处理大量的数据。Python 是一种灵活且功能强大的编程语言，能够轻松地与 Hadoop 集成。在本篇文章中，我们将逐步了解怎么在 Hadoop 中运行 Python MapReduce 程序。
## 整个流程
下面是运行 Python MapRedu
在map和reduce阶段进行排序时，比较的是k2。v2是不参与排序比较的。如果要想让v2也进行排序，需要把k2和v2组装成新的类，作为k2，才能参与比较。例子: 二次排序：在第一列有序得到前提下第二列進行排序。思路：先找<k3,v3>在找<k2,v2>之後的mapreduce就容易寫了方法1：让输出的第一列作为k3，第二列作为v3 &n
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2024-09-11 07:09:31
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