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
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2023-08-30 15:40:04
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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
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2023-07-03 15:53:15
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# 如何实现"hadoop 不同map设置不同的map数"
## 整体流程
首先，我们需要了解一下整个流程，然后逐步指导小白如何实现不同map设置不同的map数。以下是整体流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 编写MapReduce程序 |
| 2 | 设置不同的map数 |
| 3 | 运行MapReduce程序 |
## 具体步骤
###
MapReduce优化的入手点– 合理设定Map/Reduce数量
– 如果可能，使用Combiner减少中间数据输出
– 对中间数据和最终结果启用压缩
– 减少Shuffle过程中写入磁盘的数据
– 适当增大每个节点的处理任务的并发度1. 合理设定Map数量Mapper数量不能直接设定1.1 可以通过选择BlockSize间接调整Mapper数量hdfs-site.xml 中• dfs.
1. map数目的计算方法hadoop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的文件块大小，可以通过参数df
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2023-08-30 17:49:49
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map端的调优属性属性名称类型默认值说明mapreduce.task.io.sort.mbint100排序map输出时所使用的内存缓冲区大小，单位：Mmapreduce.map.sort.spill.percentfloat0.80map输出内存缓冲和用来开始磁盘溢出写过程的记录边界索引二者的比值mapreduce.task.io.sort.factorint10排序文件时的一次最多合并的流数ma
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2023-10-21 22:04:23
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在Hadoop中每个MapReduce应用程序被表示成一个作业，每个作业又被分成多个任务。应用程序向框架提交一个MapReduce作业，作业一般会将输入的数据集合分成彼此独立的数据块，然后由map任务以并行方式完成对数据分块的处理。框架对map的输出进行排序，之后输出到reduce任务。集群中一个节点既是计算节点，又是存储节点。这种设计效率非常高，框架可以在数据所在的节点上调度任务执行，大大节省了
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2023-10-06 20:45:03
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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
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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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)
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.
《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
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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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
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2023-07-12 02:41:11
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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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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
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
## 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
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
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2023-09-01 08:16:27
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1.ODS层（1）HDFS用户行为数据（2）HDFS业务数据 （3）针对HDFS上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？（1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。（2）数据采用压缩，减少磁盘存储空间（例如：原始数据100G，可以压缩到10G左右）（3）创建分区表，防止后续的全表扫描2.DWD层DWD层需构建维度模型，一般采用星型模型，呈现的状态一般为星座模型。维度建模一般
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2023-10-16 11:07:09
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