# 如何实现 Hadoop 类图
## 简介
Hadoop 是一个开源框架，用于分布式存储和处理大数据。在开发过程中，理解 Hadoop 的类图可以帮助开发者清晰地理解其架构和组成部分。本文将引导你一步一步地生成 Hadoop 的类图。
## 流程概览
我们将根据以下步骤来实现 Hadoop 类图：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定要展示的 Ha
原创
2024-09-27 06:54:09
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一、本章概览MapReduce可以看作是Hadoop中的分布式计算框架，是用于批量数据离线处理的编程模型。基于MapReduce的并行数据处理是Hadoop能够支撑大数据计算的核心。书中这一章是以一个实际的例子对MapReduce的过程、机制还有Hadoop提供的相关编程模型及借口做了简单的介绍，内容即非常易懂，也能让读者初步地宏观了解MapReduce的计算原理。其中很多细节的地方书中并没有做详
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2023-09-16 18:57:51
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### Java Map 类图实现教程
#### 概述
在Java中，Map是一种用于存储键值对的数据结构。实现一个Java Map类图可以帮助我们更好地理解Map的内部机制。在本教程中，我将教会你如何实现一个简单的Java Map类图。
#### 流程
下面是整个实现Java Map类图的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Java类来表示M
原创
2024-05-18 07:17:49
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# 如何实现 Hadoop 的类图
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，广泛用于大数据处理中。在开发 Hadoop 相关项目时，理解其体系结构和类之间的关系是非常重要的。而类图则是用来描述这些关系的一种有效工具。本文将带您一步一步实现 Hadoop 的类图，并通过代码示例进行讲解。
## 实现类图的步骤
以下是实现 Hadoop 类图的一些基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-24 07:39:50
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在 Hadoop 的整个生态系统中，HDFS NameNode 处于核心地位，NameNode 的可用性直接决定了 Hadoop 整个软件体系的可用性。本文尝试从内部实现的角度对 NameNode 的高可用机制进行详细的分析，主要包括 NameNode 的主备切换实现分析和 NameNode 的共享存储实现分析。文章的最后在结合作者自身实践的基础上，列举了一些在高可用运维过程中需要注意的事项。程
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
1. MapReduce计算模型理解因为mapreduce是大型分布式计算框架 ，出先两个关键词 1.分布式 2.计算框架。 可以从名字中解读就是运行在不同服务器上面的负责计算处理数据的框架。 关于MapReduce就是别人的博客出现最多的关键词就 “分而治之” ，分就 想个大的问题 分成若干小问题去解决，最后在合并到一起。 类似与 算1到10的和 可以单独两个数进行运算，最后在合并到一起求和 。
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2023-08-18 19:31:56
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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的文件块大小，默认为64M，可以通过参数dfs.block.size设置
total_size : 输入文件整体的大小
input_file_num : 输入文件的个数
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2023-08-03 14:21:07
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## Hadoop的详细类图实现步骤
### 1. 确定需求
在开始实现Hadoop的详细类图之前，我们首先需要明确具体的需求。请确保你已经了解Hadoop的基本概念和架构，以便更好地理解这个类图。
### 2. 绘制类图
绘制Hadoop的详细类图是一个良好的起点，它将帮助我们更好地理解Hadoop的组件之间的关系和功能。
在绘制类图时，我们可以使用一些工具，如UMLet或Visual P
原创
2023-08-30 08:27:26
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Hadoop业界正在迅速发展，从业企业拿出的解决方案也多种多样，其中包括提供技术支持、在托管集群中提供按时租用服务、为这套开源核心开发先进的功能强化或者将自有工具添加到方案组合当中。 在今天的文章中，我们将一同了解当下Hadoop生态系统当中那些最为突出的杰作。总体而言，这是一套由众多工具及代码构成的坚实基础、共同聚集在"Hadoop"这面象征着希望的大旗之下。Hadoop虽然很多人会把映射与规约
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2023-08-04 11:18:23
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# 用Hadoop画类图和对象图：一次数据旅程的探索
Hadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大量数据。随着大数据技术的迅速发展，如何高效地管理和分析这些数据成为了一个重要课题。本文将通过Hadoop的类图和对象图来解释其核心组件的结构及其之间的关系，同时引入旅行图和状态图来展现数据处理流程。
## 类图与对象图
### 类图
在Hadoop的类图中，我们可以识别出几个核心类。例如
原创
2024-09-24 08:03:56
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《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
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2024-06-16 21:14:55
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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.
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2024-06-05 15:38:11
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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)
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2024-01-25 20:47:38
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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
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2024-04-18 19:15:28
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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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CAM(class activation map,类激活图)
原创
2021-08-02 14:49:12
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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
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2023-12-31 20:45:25
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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
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2023-07-12 11:10:45
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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
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2023-07-12 11:15:18
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