《Hadoop权威指南》第二章 关于MapReduce目录使用Hadoop来数据分析横向扩展注：《Hadoop权威指南》重点学习摘要笔记1. 使用Hadoop来数据分析例如，对气象数据集进行处理。1. map和reduce为了充分利用Hadoop提供的并行处理优势，需要将查询表示成MapReduce作业。MapReduce任务过程分成两个处理阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键值对作
转载
2024-06-16 21:14:55
43阅读
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
Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。如果输入的文件数量巨大，但是每个文件的size都小于
转载
2024-04-18 19:15:28
67阅读
Hadoop MapReduce 的类型与格式 （MapReduce Types and Formats） 1 MapReduce 类型 （MapReduce Types）Hadoop 的 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循如下一般性格式： map: (K1, V1) → list(K2, V2)
转载
2024-01-25 20:47:38
68阅读
术语：
1. job（作业）：客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MP程序、配置信息
2. Hadoop将job分成若干task（任务）来执行，其中包括两类任务：map任务、reduce任务。这些任务在集群的节点上，并通过YARN进行调度
3. Hadoop将MP输入数据划分成等长的小数据块，成为“输入分片（input split）。Hadoop为每个分片构建一个map任务
4.
转载
2024-06-05 15:38:11
23阅读
这一章都是文字叙述，不需要写源代码了。一般情况下，只需要记住这些东西就可以了。Hadoop处理大数据。大数据以文件的形式存储在HDFS。大文件被划分成文件块存贮，每个文件块有固定的大小，通常是64M，或者128M，或者255M。我们在第2章写了一个WordCount的MapReduce程序，最关键部分是Mapper和Reducer。在做MapReuce时，先做Map，再
转载
2023-12-31 20:45:25
43阅读
map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交
转载
2023-07-12 11:15:18
67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
一般情况下，在输入源是文件的时候，一个task的map数量由splitSize来决定的，那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.map.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.bl
转载
2023-07-12 11:10:45
47阅读
Partitioner 的作用是对 Mapper 产生的中间结果进行分片，
以便将同一分组的数据交给同一个 Reducer 处理，它直接影响 Reduce 阶段的负载均衡。Map阶段总共五个步骤step1.3就是一个分区操作
Mapper最终处理的键值对<key, value>，是需要送到Reducer去合并的，合并的时候，
有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行
转载
2023-09-01 08:16:27
21阅读
Hadoop如何计算map数和reduce数Hadoop在运行一个mapreduce job之前，需要估算这个job的maptask数和reducetask数。首先分析一下job的maptask数，当一个job提交时，jobclient首先分析job被拆分的split数量，然后吧job.split文件放置在HDFS中，一个job的MapTask数量就等于split的个数。job.split中包含s
转载
2024-01-03 10:53:19
31阅读
之前学习hadoop的时候，一直希望可以调试hadoop源码，可是一直没找到有效的方法，今天在调试矩阵乘法的时候发现了调试的方法，所以在这里记录下来。1）事情的起因是想在一个Job里设置map的数量(虽然最终的map数量是由分片决定的)，在hadoop1.2.1之前，设置方法是：job.setNumMapTasks()不过，hadoop1.2.1没有了这个方法，只保留了设置reduce数量的方法。
转载
2023-07-03 10:59:04
97阅读
## 如何解决"Hadoop Map 卡住"的问题
### 一、整体流程
为了解决"Hadoop Map 卡住"的问题，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 检查hadoop集群状态 |
| 2 | 检查map任务状态 |
| 3 | 查看日志信息 |
| 4 | 检查数据倾斜 |
| 5 | 调整配置参数 |
### 二、详细
原创
2024-02-21 06:27:50
133阅读
# 深入理解 Hadoop Map 函数
Hadoop 是一个开源框架，用于分布式存储和处理大数据。其核心组件之一是 MapReduce，这是一种编程模型，通过将数据处理任务划分为两个主要部分：Map 阶段和 Reduce 阶段。本文将重点介绍 Map 函数的概念，功能及其应用，最终通过代码示例帮助读者加深理解。
## 什么是 Map 函数？
在 MapReduce 中，Map 函数负责处理
hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks，我们可以通过这个参数来控制map的个数。但是通过这种方式设置map的个数，并不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值，最终map的个数，还取决于其他的因素。 为了方便介绍，先来看几个名词：block_size : hdfs的
转载
2023-07-03 15:53:15
107阅读
一、概述MapReduce是一种编程模型，这点很重要，仅仅是一种编程的模型，而不是具体的软件。在hadoop中，HDFS是分布式的文件存储系统，而MapReduce是一个分布式的计算框架。用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。 说白了就是程序运行时将数据操作分为好几部，主要是：拆分->排序->组合的过程。二、原理和工作流程 2.1原理 一个Map/Reduce&n
转载
2023-07-12 11:13:40
50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
Hadoop的核心就是HDFS与MapReduce 1. HDFS master/slave : Namenode,Datanode Namenode:Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。 Datanode:Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Nameno
转载
2023-08-30 15:40:04
15阅读
Hadopo提供了一个抽象的文件系统模型FileSystem，HDFS是其中的一个实现。FileSystem是Hadoop中所有文件系统的抽象父类，它定义了文件系统所具有的基本特征和基本操作。FileSystem类在org.apache.hadoop.fs包中。在eclipse中按ctrl+shift+T进行搜索，提示导入源码包hadoop-hdfs-client-3.0.0-sources.ja
转载
2023-07-12 13:37:31
67阅读
1. MapReduce跑得慢的原因优化方法MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。数据输入Map阶段Reduce阶段I/O传输数据倾斜数据倾斜现象减小数据倾斜的方法常用的调优参数资源相关以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效（mapred-default.xml）配置参数参数说明mapreduce.
转载
2023-07-06 18:29:26
74阅读
