1.思考 MR的缺点？不擅长实时计算 hadoop 的 文件是存储磁盘的 hdfs 内，传输相比内传会慢很多，相比较 Storm 和 Spark 的流处理，流处理不需要批处理的数据收集时间，也省去； 作业调度的时延。不擅长流式计算 流式计算的输入数据是动态的，但是MR 的输入数据集时静态的，不能动态变化。不擅长有向图的计算 多个应用存在依赖关系，后一个程序的输入是前一个的输出。MR 不能进行这样的
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2023-07-13 18:08:33
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1 MR的原理MapeReduce（简称MR）的是大数据计算引擎，相对于Linux awk等工具而已，最大的优势是可以分布式执行，充分利用计算机的多核性能。 一个MR作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MR程序和配置信息。作业又可以分成若干个任务（task）来执行，包括map任务和reduce任务。原始数据被MR按照HDFS的快大小（默认128M）分片（split），每一个
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2024-01-08 18:12:35
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顺序组合式MapReduce任务、具有依赖关系的组合式MapReduce任务以及专门用于Map和Reduce主过程前处理和后处理的链式MapReduce任务。其中顺序组合式MapReduce任务可以经过变形成为迭代式的MapReduce任务。（1）顺序组合式MapReduce前一个MR的输出作为后一个MR的输入，自动的完成顺序化的执行。顺序组合式MR中的每一个子任务都需要专门的设置独立的配置代码，
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2023-11-01 16:19:07
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一、MapReduce简介之前我们我们讲解了Hadoop的分布式文件储存系统HDFS，曾把它比作一个工厂的仓库。而今天我们要介绍的MapReduce（简称MR）分布式计算框架，就可以把他看作一个工厂的流水线。1、MR的编程思想MR的核心的思想就是分而治之，通俗的来说，就是将复杂的事情分割成很多小的事情，一一去完成，最终合并结果。那么我们可以明白MR的过程实际就是输入，分，处理，合并，输出。MR的过
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2024-01-02 10:22:43
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MR是HADOOP的核心计算框架。是一个可容错的并行处理集群。1. 核心思想MR的核心思想是分而治之（本来是基于整体数据的运算，结果将数据数据分割成很多个小的数据集。然后并行计算这些小数据集，最后将每个小数据集的计算结果进行汇总。得到最终的计算结果）。 整个过程分为Map阶段和Reduce阶段。第一阶段完全并行，互不相干。第二阶段的reduceTask的并发实例也互不相干。但是
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2023-07-11 22:47:38
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MR是分布式数据处理工具，在处理大数据的时候，会消耗占用大量的资源YARN(资源管理) =》MR若没有一个相应的角色对于资源使用情况进行管理，有可能会造成资源的冲突或者浪费对于1T的文件内容进行排序问题？1、安装大小切割成快，会造成字符被切碎了 2、按照行数切割（每10万行切割一次）（一次IO）3、切割之后，经过服务器的处理，每一个小文件内部有序，但是小文件之间无序 
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2023-07-12 13:33:31
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建议：结合第四版Hadoop权威指南阅读，更有利于理解运行机制运行一个 MR 程序主要涉及以下 5 个部分：客户端： 提交 MR 作业，也就是我们运行 hadoop jar xxx 的命令后，启动的 Java 程序YARN ResourceManager： YARN 集群主节点，负责协调集群上计算资源的分配YARN NodeManager：YARN 集群从节点，负责启动和监视机器上的容器（cont
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2023-07-19 15:41:40
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笔者将以第一人称视角向各位阐述MR，从两个大方向描述MR旨在将自己所学所会融进这套知识体系。 1. 站在系统设计的角度讲讲MR在hadoop生态系统中上下游扮演的角色起到了什么作用及为什么需要MR 2.技术性细节，MR的整个工作流程 如有不到之处烦请指正一 宏观剖析1 MR是什么？MapReduce是一种计算模型，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
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2024-01-30 19:02:30
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1. MapRedue的认识MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是Hadoop数据分析的核心框架。2.MR的优缺点优点 1.易于编程 简单实现一些接口，便可完成一个分布式程序 2.良好的扩展性 计算资源得不到满足的时候，可以简单的增加机器来扩展计算能力（增加的机器不用太好，普普通通就可以了） 3.高容错性 在进行运算的时候，其中一台机器发生损坏，可以把上面的计算任务转移到另外的一个节
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2023-12-27 12:42:02
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原创
2022-10-28 11:36:46
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Hadoop开发job需要定一个Map/Reduce/Job（启动MR job，并传入参数信息），以下代码示例实现的功能： 1）将一个用逗号分割的文件，替换为“|”分割的文件； 2）对小文件合并，将文件合并为reduceNum个文件。 DataMap.java DataReducer.java Da
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2018-03-13 11:20:00
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看懂这图先来理解一下，里面的几个名词： job 代表啥：在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<key,value>形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的valu
到目前为止，我们针对wordcount例子，介绍了一个Job从创建，到设置参数，到执行的整个过程。但是hadoop的执行Job的时，内部又是怎么样一个流程呢？1. Inputformat会从job的INPUT_DIR目录下读入待处理的文件，检查输入的有效性并将文件切分成InputSplit列表。Job实例可以通过setInputFormatClass(Class<? extends Inp
# Hadoop启动MapReduce作业指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何启动Hadoop MapReduce作业感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供一份详细的指南，帮助你了解整个过程并成功启动你的MapReduce作业。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解整个启动MapReduce作业的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --
原创
2024-07-21 06:43:52
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在实际数据处理过程中，Hadoop MapReduce（MR）流程是一个至关重要的组成部分。它提供了一种分布式计算的方法来处理大量数据。为了解决Hadoop MR流程中可能遇到的问题，本文将详细记录从环境准备到扩展应用的整个过程。
### 环境准备
在部署Hadoop MR之前，需要准备好相应的软硬件环境。
#### 软硬件要求
- **硬件要求：**
- 至少4GB的内存
- 一
# 如何实现“python hadoop mr”
## 1. 整体流程
下面是实现“python hadoop mr”的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 编写 Map 函数 |
| 2 | 编写 Reduce 函数 |
| 3 | 编写 Driver 代码 |
| 4 | 配置环境 |
| 5 | 运行 Hadoop |
接下来，我们将逐步解释
原创
2023-10-28 08:51:55
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1、代码示例
package com.ares.hadoop.mr.flowsort;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
imp
原创
2021-07-22 13:49:28
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1、基本概念 2、Mapper 3、Reducer 4、JobRunner 5、JAR 提交作业 到YARN
原创
2021-07-22 13:50:40
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大数据（big data），一般来说是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。本文汇总了大数据面试中常见的问题及解答方案，供大家参考：1、Spark能否取代Hadoop？答： Hadoop包含了Common,HDFS,YARN及MapReduce，Spark从来没说要取代Hadoop，最多也就是取代掉MapReduce
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2023-07-12 12:46:54
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hadoop之job和shuffle过程1、job提交流程1、用户向YARN中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster（AM）程序，启动AM的命令，用户程序等。2、ResourceManger(RM)为该程序分配第一个Container，并与对应的NodeManger通讯，要求它在这个Container中启动应用程序AM。
3、AM首先向RM注册，这样用户可以直接通过RM查看应用
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2023-11-09 18:24:42
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