目录 map数量的控制减少Map个数增大Map个数Shuffle过程分析Map端聚合Combiner类目的Map端的聚合与Hive配置注意事项map数量的控制当我们提交一个mr任务会启用多少个map呢，这个map的数量如何控制呢，如何调整map的数量 在调优时我们不希望生成太多的Map，而把计算任务的等待时间都耗费在Map的启动上；或者不希望生成太多的Map对某个文
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2023-10-02 20:46:12
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RxJava使用详解系列文章《RxJava使用详解--创建操作符》《RxJava使用详解--转换操作符》《RxJava使用详解--过滤操作符》详细的例子可以查看文章末尾的源码这篇文章主要讲RxJava中常见的组合操作符1.combineLatest操作符把两个Observable产生的结果进行合并，合并的结果组成一个新的Observable。下面的栗子是ob2中的每一个数据项都与ob1中的最后一项
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2024-01-14 13:30:19
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hadoop 基础：hadoop的核心是应该算是map/reduce和hdfs，相当于我们要处理一个大数据的任务（并且前提是我们只采用普通的PC服务器），那么完成这个任务我们至少做两件事情，一件是有一个环境能够存储这个大数据（即hdfs），另外一件就是有一个并发的环境处理这些大数据（即map/reduce）。• map/reduce计算模型：map/reduce理解为一个分布式计算框架，它由Job
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2023-09-22 13:26:27
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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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2023-09-01 08:20:07
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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m
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2023-09-20 07:14:30
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MapReduce基本原理1．整体执行流程图2．Map阶段执行流程3．Reduce阶段执行流程4．Shuffle机制 1．整体执行流程图2．Map阶段执行流程第一阶段是把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片，形成切片规划。默认情况下，Split size = Block size。每一个切片由一个MapTask处理。（getSplits）第二阶段是对切片中的数据按照一定的规则解析成<
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2023-12-20 08:57:52
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map 把Job分割成map和reduce 合理地选择Job中 Tasks数的大小能显著的改善Hadoop执行的性能。增加task的个数会增加系统框架的开销，但同时也会增强负载均衡并降低任务失败的开销。一个极 端是1个map、1个reduce的情况，这样没有任务并行。另一个极端是1,000,000个map、1,000,000个reduce的情况，会由于 框架的开销过大而使得系统资源耗
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2023-07-25 00:28:50
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系统环境
Linux Ubuntu 16.04jdk-7u75-linux-x64
hadoop-2.6.0-cdh5.4.5
hadoop-2.6.0-eclipse-cdh5.4.5.jar
eclipse-java-juno-SR2-linux-gtk-x86_64
任务内容
现有一个某电商网站的数据文件，名为buyer_favorite1，记录了用户收藏的商品以及收藏的日期，文件buy
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2024-09-24 06:41:02
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# Java中的reduce方法用于合并List
在Java中，我们经常需要对List中的元素进行合并操作。而reduce方法就是一种非常方便的方式来实现这一目的。reduce方法可以帮助我们在一行代码中实现对List中的元素进行累加、合并等操作。本文将介绍reduce方法的用法，并给出相关的代码示例。
## reduce方法的介绍
在Java中，List接口提供了一个stream方法，通过
原创
2024-07-10 03:51:31
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haoop的起源Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。 Hadoop的发音是[hædu:p]，Hadoop 这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。Doug Cutting解释Hadoop的
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2023-10-02 20:57:52
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cpu数目 一个job会使用tasktracker的reduce任务槽数mapred.reduce.tasks = cpu数目>2?cpu数目*0.5:1 一个tasktracker最多同时运行reducer任务数量mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
原创
2023-04-20 15:31:19
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最近一直太忙，都没时间写博客了。首先是平时需要带我的一个哥们，他底子比我稍弱，于是我便从mybatis、spring、springMVC、html、css、js、jquery一个一个的教他，在教的过程中笔者也发现了很多之前自己没有弄明白的问题，所以说想把一样东西学好并不容易。另外笔者也参与了公司的大数据项目，学会怎么写一个MR，以及hdfs、hbase、hive、impala、zookeeper的
关于大数据的处理，Hadoop并非唯一的选择，但是在一定程度上来说，是最适合一般企业的选择。这也是Hadoop成为现在主流选择的原因之一，而随着Hadoop在实时数据处理上的局限出现，Spark的呼声高了起来。Hadoop与Spark，成为了常常被拿来做比较的对象。 Hadoop作为主流运用的大数据处理系统，是有着坚实的基础的，Hadoop生态系统中在不断发展中也在不断完善，形成了完备的数据处理环
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2023-07-12 13:52:32
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Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。MRv1 的缺陷 MapRedu
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2024-05-30 12:17:49
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Hadoop MapReduce是一个软件框架(framwork)，这个架构的目的是方便程序员在大规模集群(可大到上千台结点)上处理超大规模数据(可多到
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2011-11-08 21:56:00
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文章目录输入数据期望结果需求分析自定OrderProductBeanMapper类Reducer类Driver类执行结果输入数据order.txt1001 01 11002 02 21003 03 31004 01 41005 02 51006 03 6pd.txt01 小米02 华为03 格力期望结果需求分析自定OrderProductBeanpackage com.mr.reducejoin;import org.apache.hadoop.io.Writ
原创
2021-07-09 17:25:51
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<br />【目的】<br /> 这篇教程从用户的角度出发，全面地介绍了Hadoop Map/Reduce框架的各个方架，基于它写出来的应用程序能
原创
2023-09-07 11:01:21
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hadoop之YARN简介一、Yarn资源调度器1、Yarn基础架构2、Yarn作业提交流程3、Yarn调度器和调度算法先进先出调度器（FIFO）容量调度器（Capacity Scheduler）公平调度器（Fair Scheduler）4、Yarn常用命令二、Yarn案例实操1、Yarn生成环境配置2、Yarn容量调度器配置配置容量调度器向容量调度器中提交任务容量调度器任务优先级3、Yarn公
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2023-10-01 18:39:03
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Hadoop Multi Node Cluster的安装Hadoop Multi Node Cluster 规划如下图一台主要的计算机master，在HDFS担任NameNode角色，在MapReduce2（YARN）担任ResourceManager角色。多台辅助计算机data1、data2、data3，在HDFS担任DataNode角色、在MapReduce2（YARN）担任NodeManag
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2023-11-19 20:44:00
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MapReduce框架的优势是可以在集群中并行运行mapper和reducer任务，那如何确定mapper和reducer的数量呢，或者说Hadoop如何以编程的方式控制作业启动的mapper和reducer数量呢？在《Hadoop-2.4.1学习之Mapper和Reducer》中曾经提及建议reducer的数量为(0.95~1.75 ) * 节点数量 * 每个节点上最大的容器数，并可使用方法
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2024-06-14 22:09:44
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