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.
转载
2023-05-24 11:41:05
103阅读
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
82阅读
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
190阅读
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
转载
2011-01-22 18:35:00
191阅读
2评论
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
转载
2011-11-08 21:56:00
153阅读
2评论
<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
137阅读
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
转载
2023-07-12 02:41:11
89阅读
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
转载
2023-08-30 15:38:53
44阅读
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
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
2443阅读
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
转载
2024-09-11 07:09:31
28阅读
# 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
MapReduce1 MapReduce 概述1.1MapReduce定义1.2 MapReduce优缺点1.3 MapReduce核心思想1.4 MapReduce进程1.5 官方WordCount源码1.6 常用数据序列化类型1.7 MapReduce编程规范1.8 WordCount案例实操2 Hadoop序列化2.1 序列化概述2.2 自定义bean对象实现序列化接口（Writable）
转载
2023-09-02 16:51:42
61阅读
之前，我们说过Hadoop的两个核心为HDFS和MapReduce，既然我们已经学习了Hadoop的HDFS，那么我们就来看看MapReduce是什么。当然，我们学习的顺序还是先看看基本概念，再研究一下原理，最后做一些练习。一、是什么1、概念理解 Hadoo
转载
2023-07-20 17:13:33
60阅读
1、map端join算法实现1.1、原理阐述适用于关联表中有小表的情形；可以将小表分发到所有的map节点，这样，map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果，可以大大提高join操作的并发度，加快处理速度。1.2、实现示例先在mapper类中预先定义好小表，进行join。引入实际场景中的解决方案：一次加载数据库或者用distributedcache。public clas
转载
2024-02-02 07:22:58
52阅读
07-hadoop-入门：1、hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。2、hadoop的优势（4高） 1)、高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。 2)、高扩
转载
2023-09-14 13:17:07
90阅读
在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<ey,value>形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合在一起传递给reduce函数，reduce函数接收
转载
2023-07-18 17:32:49
105阅读
文章目录Hadoop 之 MapReduce 工作原理剖析 MapReduce 作业运行五个核心的实体作业提交（Job Submission）作业初始化（Job Initialization）作业分配（Task Assignment）任务执行（Task Execution）Streaming过程和状态跟新作业完成（Job Completion）失败情况处理（Failures）任务失败（Task
转载
2023-09-19 12:19:51
67阅读
资源文件math张三 99李四 90王五 90赵六 60资源文件china张三 79李四 75王五 80赵六 90资源文件english张三 89李四 75王五 70赵六 90分析：map 阶段将将学生姓名作为key 成绩作为value.这样Reduce阶段得到的数据就是key:张三 value:{99,79,89}……在Reduce中将学生的成绩球平均值。 实现：package com
转载
精选
2014-10-14 18:58:20
1107阅读
## 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
