MapReduce编程模型在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到，Google公司有大量的诸如Web请求日志、爬虫抓取的文档之类的数据需要处理，由于数据量巨大，只能将其分散在成百上千台机器上处理，如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误，所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理，因此也
数据去重： 原理(理解)：Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>，原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。Reduce的输出是不重复的数据，也就是每一行数据作为key，即k3。而v3为空或不需要设值。根据<k3，v3>得到k2为每一行的数据，v2为
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2023-07-12 13:36:45
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hadoop MapReduce 原理 MapReduce的过程
原创
2022-11-18 01:12:29
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在大数据处理的世界里，Hadoop集群常常被用来处理和分析海量数据，其中MapReduce是一个重要的计算模型。在许多应用场景中，去重是一个基础而又必不可少的操作。本文将详细讲解如何在Hadoop集群中运行MapReduce进行数据去重的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理以及迁移指南。
## 环境预检
要确保你的Hadoop集群能够顺利运行MapReduce去重作业
任务目标1.准确理解mapreduce去重的设计原理2.熟练掌握mapreduce去重的程序编写3.学会自己编写MapReduce去重代码解决实际问题相关知识“数据去重”主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。在Ma
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2024-01-10 23:59:55
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一、什么是HDFS尽管磁盘容量的发展速度很快，但单台物理机的存储能力面对海量数据是远远不够的。分布式的存储是大数据的基石。管理跨多台计算机存储的数据/文件，是分布式文件系统角色的定位。Hadoop的分布式文件系统是HDFS，以流式数据访问模式（在后面对HDFS读取/写入文件进行剖析的时候会具体阐述） 来存储超大的文件。分布式文件系统，其主要的 几个难点在于如何容忍节点故障（高可用性–HA）、保障数
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2024-01-11 09:38:33
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MapReduce什么是MapReduce？MapReduce的好处mapreduce在yarn上的运行生命周期三个阶段读数据阶段map task阶段reduce task阶段mr的特点 什么是MapReduce？MapReduce本身是一种编程思想，它将处理数据分为两步，第一步是Map阶段，即映射阶段，第二步是Reduce阶段，即聚合阶段。这一革命性的思想是谷歌最先提出的，之后诞生的hadoo
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2023-09-01 08:16:22
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MapReduce是一种分布式计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map，对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce，则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分，非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。JobTracker：Master节点，只有一个，管理所有作业，作业/任务的监控、错误处理等；将
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2023-08-30 15:38:06
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1、MapTask工作机制（1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。（2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。（3）Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCo
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2023-08-31 08:35:11
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Hadoop简介：Hadoop是一个实现了Google云计算系统的开源系统，包括并行计算模型Map/Reduce，分布式文件系统HDFS，以及分布式数据库Hbase Map/Reduce：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,缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容
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2023-07-12 11:23:58
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一、MapReduce 简介 MapReduce 是 Hadoop 生态下面的计算层，它把任务分割成小任务并分发到集群的机器上并行执行。您只需要按照 MapReduce 提供的编程接口开发业务逻辑代码即可，剩下的事情 MapReduce 框架会自动完成。比如，任务分割，任务分发等。MapReduce 程序具有函数式风格，输入是数据列表，输出依然是数据列表。MapReduce 是 Hado
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2023-09-20 07:20:29
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MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。MapReduce执行流程MapReduce原理MapReduce的执行步骤：1、Map任务处理<0,hello you> <10
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2023-09-14 16:08:15
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3.2 MapReduce计算模型 要了解MapReduce，首先需要了解MapReduce的载体是什么。在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器有两个角色：一个是JobTracker，另一个是TaskTracker。JobTracker是用于管理和调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。3.2.1 MapReduce
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2023-07-12 11:20:52
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文章目录什么是MapReduceMapReduce执行原理Map阶段Reduce阶段MapReduce查看日志方法一：标准输出方法二：logger输出命令三：命令行查询停止Hadoop集群中的任务代码Java代码pom文件参考文献 什么是MapReduceMapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。 MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组
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2023-07-12 11:20:33
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一、MapReduce数据处理流程 关于上图，可以做出以下逐步分析：输入数据（待处理）首先会被切割分片，每一个分片都会复制多份到HDFS中。上图默认的是分片已经存在于HDFS中。Hadoop会在存储有输入数据分片（HDFS中的数据）的节点上运行map任务，可以获得最佳性能（数据TaskTracker优化，节省带宽）。在运行完map任务之后，可以看到数据并不是存回HDFS中，而是直接存在了
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2023-07-17 19:57:49
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MapReduce机制原理1、MapReduce概述2、MapReduce特点3、MapReduce局限性4、Map Task5、Map 阶段步骤：6、Reduce 阶段步骤：7、Map Reduce 阶段图 1、MapReduce概述 Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架，用于轻松编写分布式应用程序，这些应用程序以可靠，容错的方式并行处理大型硬件集群（数千个节点）上的大量数据
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2023-08-31 10:17:02
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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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在Hadoop集群中运行MapReduce进行数据去重，听起来很简单，但这背后却隐藏着许多细节。本文将深入探讨如何在一个Hadoop集群中实现这一目标，包含环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和扩展部署等方面，让整个过程更加清晰。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保环境符合我们的需求。以下是系统要求的基本表格：
| 系统组件 | 要求
word count 数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。我们自然而然会想到将同一个数据的所有记录都交给一台reduce机器，无论这个数据出现多少次，只要在最终结果中输出一次就可以了。具体就是reduce的输入应该以数据作为key，而对value-list则没有要求。当reduce接收到一个时就直接将key复制到输出的ke
