（1）配置集群 （a）配置hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh 配置一下JAVA_HOMEexport JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161（b）配置yarn-site.xml （c）配置：mapred-env.sh
原创
2021-06-03 13:33:57
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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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Hadoop学习笔记之如何运行一个MapReduce程序
MapReduce可以分为两个阶段来处理，一个阶段为map,另一个阶段为reduce.每个阶段都有键值对的输入和输出参数，输入输出键值对的类型由程序决定，程序同样指定了两个函数，map函数和reduce函数。 在这里，我们使用NCDC数据作为MapRed
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2023-08-04 10:38:27
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# 运行MapReduce程序需要打开Hadoop吗？
在大数据处理领域，MapReduce是一种非常重要的编程模型，用于对大规模数据进行并行处理。而Hadoop是一个开源的分布式计算框架，支持对大规模数据集进行分布式处理。在Hadoop中，MapReduce是一种基于Hadoop框架的编程模型，用于实现分布式计算任务。
## MapReduce简介
MapReduce是Google提出的一
HDFS概述 HDFS产出背景及定义 HDFS优缺点 HDFS组成架构 HDFS文件块大小（面试重点）
MapReduce概述
定义
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2023-07-12 02:22:54
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之前写的关于MR的文章的前半部分已丢。所以下面重点从3个部分来谈MR： 1）Job任务执行过程，以及主要进程-ResourceManager和NodeManager作用； 2）shuffle过程； 3）主要代码；一、Job任务执行过程 这里是hadoop2.0-ResourceManager的Job的执行过程： 1）run job阶段，由提交Job客户端JVM完成，主要做job环境信
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2023-07-12 13:07:36
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hosts中的localhost路径权限
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2022-10-28 12:35:29
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reduce task数量的决定机制 1、业务逻辑需要2、数据量大小设置方法：job.setNumReduceTasks(5) map task数量的决定机制 由于map task之间没有协作关系，每一个map task都是各自为政，在map task的处理中没法做“全局”性的聚合操作，所以map task的数量完全取决于所处理的数据量的大小决定机制：对...
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2022-01-20 17:58:00
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67-Hadoop-MapReduce-基本相关概念：MapReduce 概述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。MapReduce 优缺点1优点1）MapRe
reduce task数量的决定机制 1、业务逻辑需要2、数据量大小设置方法：job.setNumReduceTasks(5) map task数量的决定机制 由于map task之间没有协作关系，每一个map task都是各自为政，在map task的处理中没法做“全局”性的聚合操作，所以map task的数量完全取决于所处理的数据量的大小决定机制：对...
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2021-07-02 13:56:08
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整个MapReduce的过程大致分为 Map --> Combine --> Reduce(先Shuffle) 三个部分。Input and Output types of a MapReduce job:(input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> combine -> <k2, v2&g
分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图：Mapper任务的执行过程详解每个Mapper任务是一个java进程
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2023-07-11 22:14:49
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MapReduce程序从提交到执行是一个很复杂的过程，以下将分别讨论MapReduce1.0和Yarn环境下的任务提交和执行过程。一、MapReduce程序提交方式 以Hadoop Shell方式为例，提交MapReduce命令如下： $HADOOP_HOME/bin/hadoopappname.jar -D
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2023-07-12 11:10:58
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1. MapReduce原理1.1. MapReduce概述（1）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.（2）MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。这两个函数
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2023-07-19 22:17:01
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MapReduce 定义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。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，并发运行再一个 Hadoop 集群上。MapReduce 优缺点优点 1、易于编程。用户只关心业务逻辑，实现框架的接口。  
Hadoop 3.x（MapReduce）----【MapReduce 概述】1. MapReduce定义2. MapReduce优缺点1. 优点2. 缺点3. MapReduce核心思想4. MapReduce进程5. 官方WordCount源码6. 常用数据序列化类型7. MapReduce编程规范1. Mapper阶段2. Reducer阶段3. Driver阶段8. WordCount案
在Windows下面运行hadoop的MapReduce程序的方法： 1.下载hadoop的安装包，这里使用的是"had
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2022-07-22 15:36:09
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摘要：MapReduce是Hadoop的又一核心模块，从MapReduce是什么，MapReduce能做什么以及MapReduce的工作机制三方面认识MapReduce。 关键词：Hadoop MapReduce 分布式处理 面对大数据，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。Hadoop比较适合解决大数据问题，很大程度上依赖其大数据存储系统
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2023-07-20 17:59:25
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1、在eclipse中开发好mr程序（windows或linux下都可以），然后打成jar包(hadoop-mapreduce.jar)，上传到服务器 执行命令 hadoop jar hadoop-mapreduce.jar com.test.hadoop.mr.wordcount.WordCountRunner 这种方式会将这个job提交到yarn集群上去...
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2022-03-23 10:24:09
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# Hadoop MapReduce YARN的实现流程
本文将介绍如何在Hadoop平台上使用MapReduce框架来实现YARN上的任务调度和执行。整个流程可以分为以下几个步骤：
步骤 | 操作
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1. 准备数据 | 将需要处理的数据上传到Hadoop集群的HDFS文件系统中。
2. 编写Mapper和Reducer | 根据具体业务需求，编写Mapper和Reduc
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2023-08-23 08:55:50
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