一、输入格式 1、输入分片split 一个分片对应一个map任务；表（整个文件）上的若干行，而一条记录（单行）对应一行； 分片包含一个以字节为单位的长度 和 一组存储位置，分片不包含实际的数据； map处理时会用分片的大小来排序，优先处理最大的分片； 长度，分片起始位置public abstract class InputSplit{
p
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2023-11-24 22:58:09
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# 实现 Hadoop Map 输入 BZip2 压缩文件的流程
在 Hadoop 生态中，处理大数据时常会遇到压缩文件的使用，其中 BZip2 是一种常见的压缩格式。对于刚入行的小白来说，实现 Hadoop Map 输入 BZip2 压缩文件的流程可能会有些复杂，但只要掌握了步骤，便能轻松应对。本文将为你详细讲解整个过程。
## 整体流程
以下是实现 Hadoop Map 输入 BZip2
减少储存文件所需空间，还可以降低其在网络上传输的时间。hadoop下各种压缩算法的压缩比
压缩算法 原始文件大小 压缩后的文件大小 压缩速度 解压速度
gzip 8.3GB 1.8GB 17.5MB/s 58MB/s
bzip2 8.3GB 1.1GB 2.4MB/s 9
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2023-10-20 20:31:48
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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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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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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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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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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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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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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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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
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2024-01-03 10:53:19
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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。
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2023-07-03 10:59:04
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# 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
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2023-07-03 15:53:15
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# Python map输入的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现“Python map输入”。在本文中，我会详细介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 实现流程
首先，让我们来看一下实现“Python map输入”的整体流程。下面是一个展示每个步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个需要被映射的函数 |
| 2
原创
2023-12-30 07:20:41
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## 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
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Hadoop 自定义输入输出一、输入端1. 数据读取抽象类2. 自定义MySQL输入类二、输出端1. 数据输出抽象类2. 自定义MySQL输出类三、测试例1. 目的2. 数据库表结构3. 编写测试例3.1 Map 输入Value类3.2 Map 输出Key3.3 Map 输出Value3.4 Map 任务3.5 Reduce 输出Value3.6 Reduce 任务3.7 Runner4. 运行结
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2023-09-20 12:34:55
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