Hadoop的配置文件解释hadoop-env.sh: 用于定义hadoop运行环境相关的配置信息，比如配置JAVA_HOME环境变量、为hadoop的JVM指定特定的选项、指定日志文件所在的目录路径以及master和slave文件的位置等；core-site.xml: 用于定义系统级别的参数，它作用于全部进程及客户端，如HDFS URL、Hadoop的临时目录以及用于rack-aware集群中的
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2023-06-12 21:09:06
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文章目录Mapper类的相关解释：1. 准备部分2. jar包依赖3. Map部分4.Reduce部分5.提交部分6.打包提交 接下来以一个简单的WordCount为例子，介绍Java版本的MapReduce的程序编写。mapreduce程序主要分三部分：1.map部分，2.reduce部分，3.提交部分。Mapper类的相关解释：public static class MyMapper ext
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2024-02-26 10:39:21
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MapperMapperText>MapperIntWritable, Text, IntWritable>第一二个表示输入map的key和value，
原创
2023-07-11 00:02:27
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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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上一篇博客已经是一年前了...上一篇博客里简单介绍了Hadoop和HDFS
这篇我们就来谈谈MapReduce及相关代码实现吧！
照例附上官网链接
Hadoop系列文章002
MapReduce 概述Map/Reduce是一个高性能的分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理。Map/Reduce分为Map(映射)和Reduce(化简)两个阶段，是在HDF
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2023-07-24 10:56:27
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Hadoop源码详解之Mapper类1. 类释义Maps input key/value pairs to a set of intermediate key/value pairs.将输入的键值对应成一系列的中间键值对Maps are the individual tasks which transform input records into a intermediate rec...
原创
2022-01-26 11:03:38
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Java集合（十）继承Map接口的HashMap一、HashMap简介（基于JDK1.8）HashMap是基于哈希表(散列表)，实现Map接口的双列集合，数据结构是“链表散列”，也就是数组+链表 ，key唯一的value可以重复，允许存储null 键null 值，元素无序。JDK1.8对HashMap进行一个大的优化，底层数据结构有“数组+链表”的形式，变成“数组+链表+红黑树”的形式，当链表长度
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2023-11-23 13:00:17
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利用周末的时间安装学习了下最近很火的Spark0.9.0(江湖传言，要革hadoop命,O(∩_∩)O)，并体验了该框架下的机器学习包MLlib(spark解决的一个重点就是高效的运行迭代算法)，下面是整个安装过程(图文并茂)说明：安装环境，centos64位12G的服务器安装方式，单机伪分布式版一，安装JDK由于机器之前已经安装了jdk1.7.0，此步骤略去，网上可以搜到很多安装教程。二，安装H
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2023-11-30 21:08:07
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Hadoop源码详解之Mapper类1. 类释义Maps input key/value pairs to a set of intermediate key/value pairs.将输入的键值对应成一系列的中间键值对Maps are the individual tasks which transform input records into a intermediate rec...
原创
2021-07-07 15:38:46
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Map(接口) 先看一张图 Map：“键值”对映射的抽象接口。该映射不包括重复的键，一个键对应一个值。 SortedMap：有序的键值对接口，继承Map接口。NavigableMap：继承SortedMap，具有了针对给定搜索目标返回最接近匹配项的导航方法的接口。AbstractMap：实现了Map中的绝大部分函数接口。它减少了“Map的实现类”的重复编码。Dictionary：任何可将键映射
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2024-07-15 12:37:46
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确定map任务数时依次优先参考如下几个原则：1) 每个map任务使用的内存不超过800M，尽量在500M以下比如处理256MB数据需要的时间为10分钟，内存为800MB，此时如果处理128MB时，内存可以减小为400MB，则选择每一个map的处理数据量为128MB2) &
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2023-12-25 06:31:09
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# Hadoop Mapper的实现
## 简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会进行维护和开发。在Hadoop中，Mapper是MapReduce编程模型的一部分，负责将输入数据分割为若干个小块，并将每个小块交给Reduce进行处理。本文将指导你如何实现一个Hadoop Mapper，并提供实际代码和注释来帮助你理解每个步骤。
## Hadoop MapReduc
原创
2023-08-12 06:12:02
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# Java中如何给Mapper类传参的方案
在Java开发中，MyBatis是一种广泛使用的持久层框架，Mapper类是与数据库交互的核心部分。我们常常需要给Mapper类传递参数以实现数据的增、删、改、查等操作。本文将探讨如何在Mapper类中传递参数，结合具体的代码示例和状态图，帮助读者更好地理解这一过程。
## 背景介绍
假设我们正在开发一个图书管理系统，该系统需要能对图书进行增删改
原创
2024-10-11 08:16:44
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目的总结一下常用的输入输出格式。输入格式Hadoop可以处理很多不同种类的输入格式，从一般的文本文件到数据库。开局一张UML类图，涵盖常用InputFormat类的继承关系与各自的重要方法（已省略部分重载）。DBInputFormatDBInputFormat，用来处理数据库输入的一种输入格式。KEY为LongWritable格式，表示包含的记录数；VALUE为DBWritable格式，需要根据自
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2023-07-06 17:29:45
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1、Map任务的个数读取数据产生多少个Mapper？？ Mapper数据过大的话，会产生大量的小文件,过多的Mapper创建和初始化都会消耗大量的硬件资源 Mapper数太小，并发度过小，Job执行时间过长，无法充分利用分布式硬件资源Mapper数量由什么决定？？ （1）输入文件数目（2）输入文件的大小（3）配置参数 这三个因素决定的。 输入的目录中文件的数量决定多少个map会被运行起来，应用针对
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2023-07-12 13:36:10
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4、Reduce任务的分配与执行 比之Map任务，Reduce的分配及其简单，基本上是所有Map任务完成了，有空闲的任务服务器，来了就给分配一个Job任务。因为Map任务的结果星罗棋布，且变化多端，真要搞一个全局优化的算法，绝对是得不偿失。而Reduce任务的执行进程的构造和分配流程，与Map基本完全的一致，没有啥可说的了。。。但其实，Reduce任务与Map任务的最大不同，是Map任务的文件都在
MapReduce 性能优化对 MapReduce 作业进行性能调优，需要从 MapReduce 的原理出发。下面来重温一下 MapReduce 原理，并对各个阶段进行做相应优化。Map阶段读数据从HDFS读取数据读取数据产生多少个 Mapper？Mapper 数据过大的话，会产生大量的小文件，由于 Mapper 是基于虚拟机的，过多的 Mapper 创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源
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2023-07-12 11:17:54
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前面在讲InputFormat的时候，讲到了Mapper类是如何利用RecordReader来读取InputSplit中的
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2022-06-15 17:15:59
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一、MapReduce Mapper hadoop mapper 任务主要负责处理每个输入记录，并生成一个新 键值对，这个 键值对跟输入记录是完成不一样的。mapper 任务的输出数据由这些 键值对组成的集合。在 mapper 任务把数据写到本地磁盘之前，数据会被按 key 进行分区并排序，分区的目的是要把 key 相同的值聚集在一起。MapReduce 框
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2024-01-28 02:21:38
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## Hadoop不执行Mapper
在Hadoop中，Mapper是MapReduce框架的一部分，用于将输入数据分割成小的数据块，并将这些数据块映射为键值对。然后，这些键值对会被传递给Reducer，用于进一步处理。然而，在某些情况下，我们可能希望Hadoop不执行Mapper，直接将输入数据传递给Reducer进行处理。本文将介绍如何在Hadoop中实现这一目标。
首先，我们需要在定义M
原创
2023-07-31 17:30:29
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