Hadoop-MapReduce基本原理及相关操作
1、概述
1．思考 求和：1+3+5+8+2+7+3+4+9+...+Integer.MAX_VALUE。 这是一个简单的加法，如果这道题单台机器线性执行的话，可以想想这个时间的消耗有多大，如果我们换一种思维来进行计算那么这个时间就
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2024-05-05 17:40:02
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MapReduce设计构思如何对付大数据处理场景对相互间不具有计算依赖关系的大数据计算任务，实现并行最自然的办法就是采取MapReduce分而治之的策略。首先Map阶段进行拆分，把大数据拆分成若干份小数据，多个程序同时并行计算产生中间结果；然后是Reduce聚合阶段，通过程序对并行的结果进行最终的汇总计算，得出最终的结果。不可拆分的计算任务或相互间有依赖关系的数据无法进行并行计算！构建抽象编程模型
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2023-09-21 09:16:29
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Hadoop Map/Reduce说明 hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个Map/Reduce作业经常讲数据集切分成独立的块，这些块通过map任务并行处理，框架对map的输出进行排序
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2023-09-04 14:59:33
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目录一、WordCount代码(一)WordCount简介1.wordcount.txt(二)WordCount的java代码1.WordCountMapper2.WordCountReduce3.WordCountDriver(三)IDEA运行结果(四)Hadoop运行wordcount1.在HDFS上新建一个文件目录2.新建一个文件，并上传至该目录下3.执行wordcount命令4.查看运行结
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2024-04-08 12:06:08
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第1章 MapReduce概述1.1 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MapReduce 易于编程 它简单的实现一些接口，
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2023-07-12 11:19:04
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一、MapReduce的概念 MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框就是mapreduce，两者缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。1.MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理
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2023-11-18 23:11:01
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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；1.1、为什么要MAPREDUCE（1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任（2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大增加程序的
目录MapReduce概述定义优缺点核心思想进程常用数据序列化类型MapReduce编程规范实操搭建环境编写程序集群运行程序Hadoop序列化序列化概述自定义bean对象实现序列化接口序列化实操MapReduce框架原理切片与MapTask并行度决定机制JOB提交流程源码FileInputFormat切片源码TextInputFormatCombineTextInputFormatMapRedu
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2023-09-06 09:09:01
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大数据技术之Hadoop （MapReduce） 第一章：MapReduce概述1.1：MapReduce定义1.2：MapReduce优缺点1.3：MapReduce核心思想1.4：MapReduce进程1.5：常用数据序列化类型1.6：MapReduce编程规范1.7：WordCount案例实操第二章：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（Writa
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2024-01-09 21:56:31
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一、MapReduce概述1.1 MapReduce定义 MapRedrce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基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 认识MapReduce MapReduce源于Google的一篇论文，将数据处理过程分为M
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2023-08-29 15:43:55
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在最新的Hadoop（2.7以上版本）中，我们在控制台已经找不到jobtracker和tasktracker模块了，这并不是说它们消失了，而是隐式的加入了YARN框架中去，具体的功能被整合和优化。然而，了解一下运行在其上的mapreduce方法的原理和特点，会对我们理解最新的Hadoop有很大帮助，同时也有助于我们理解这个高效的分布式并行框架。大数据的存储和处理，就好比一个人的左右手，显得尤为重要
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2024-06-05 15:46:20
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上一篇文件介绍了java代码怎么操作hdfs文件的，hdfs理念“就是一切皆文件”，我们现在搞定了怎么使用java上传下载等操作了接下来就要处理文件了，hadoop的mapreduce模块。一、Hadoop Map/Reduce框架 Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的
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2023-09-06 09:06:26
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自定义Mapperimport java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
/**
* Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT,
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2023-12-27 11:00:38
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shuffle总结
shuffle是mapreduce编程模型中连接map阶段和reduce阶段的最重要环节。是Reduce Task从Map Task拉取数据的一个过程。除了自定义的map和reduce函数，剩下的几乎都是由框架帮我们完成。而shuffle就是发生在我们自定义map函数输出<k2,v2>到reduce自定义函数获取<k2,
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2024-07-23 13:43:37
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上一章我们搭建了分布式的 Hadoop 集群。本章我们介绍 Hadoop 框架中的一个核心模块 - MapReduce。MapReduce 是并行计算模块，顾名思义，它包含两个主要的阶段，map 阶段和 reduce 阶段。每个阶段输入和输出都是键值对。map 阶段主要是对输入的原始数据做处理，按照 key-value 形式输出数据，输出的数据按照key是有序的。reduce 阶段的输入是 map
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2023-12-27 18:14:20
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概念：Hadoop有一个叫DataJoin的包为Data Join提供相应的框架。它的Jar包存在于contrib/datajoin/hadoop-*-datajoin。为区别于其他的data join技术，我们称其为reduce-side join。（因为我们在reducer上作大多数的工作）reduce-side join引入了一些术语及概念： &nbs
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2024-10-12 11:36:49
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谈谈MapReduce的概念、Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现什么是MapReduce？MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型，用于大规模数据集的并行运算。有以下几个特点：分而治之，并行处理。抽象了map和reduce的计算流程，对于分布式存储的数据可以并行的进行map处理，之后在reduce端对map结果进行汇总。移动计算而非移动数据。数据的计算传输需要大
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2024-01-15 21:14:19
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Hadoop权威指南:MapReduce应用开发目录Hadoop权威指南:MapReduce应用开发一般流程用于配置的API资源合并使用多个资源定义配置可变的扩展配置开发环境用MRUnit来写单元测试关于MapperMaxTemperatureMapper的单元测试运行关于ReducerMaxTemperatureReducer的单元测试在集群上运行客户端的类路径任务的类路径用户任务的类路径有以下
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2023-08-13 14:49:45
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MapReduce 过程详解 Hadoop 越来越火， 围绕Hadoop的子项目更是增长迅速， 光Apache官网上列出来的就十几个， 但是万变不离其宗，大部分项目都是基于Hadoop commonMapReduce 更是核心中的核心。那么到底什么是MapReduce,它具体是怎么工作的呢？关于它的原理，说简单也简单， 随便画个图喷一下Map 和 Reduce两个阶段似乎就完了。 但其实这里面还包
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2024-08-02 13:54:18
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1.MapReduce作业的执行流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写->作业配置->作业提交->Map任务的分配和执行->处理中间结果->Reduce任务的分配和执行->作业完成,而每个任务的执行过程中,又包含输入准备->任务执行->输出结果. 一个MapRed
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2023-07-12 11:37:16
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