一、排序分组概述MapReduce中排序和分组在哪里被执行第3步中需要对不同分区中的数据进行排序和分组，默认情况按照key进行排序和分组 二、排序在Hadoop默认的排序算法中，只会针对key值进行排序任务： 数据文件中，如果按照第一列升序排列， 当第一列相同时，第二列升序排列 如果当第一列相同时，求出第二列的最小值自定义排序1.封装一个自定义类型作为key的新类型：将第一列与第二列都作
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2023-08-18 21:15:46
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0 简介：0) 类比于新生<k,v>入学，不同的学生实现分配好了宿舍，然后进入到不同的宿舍(reduce task)如果map发送来的数据量太大，意味着这些数据都到这个默认reduce节点执行，没有发挥reduce并行计算的目的，IO压力也很大。 这就是分区的原因。a) 默认下分配一个区b) 分配几个区，则对应几个reduce任务，每个任务在执行的时...
原创
2023-04-20 18:37:25
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一、视图什么是视图？ 视图是从数据库中的基本表中选取的数据组成的逻辑窗口。它只是一个虚表，不进行实际的存储。数据库只存放视图的定义，数据项仍然存放在原来的基本表结构中。 视图可以被用于多个表的连接，也可以定义为部分行（列）可见。 Hive视图是一种无关底层存储的逻辑对象，视图中的数据是select查询返回的结果。视图的作用 1.简化查询语句 2.提高数据的安全性 3.视图保证了一定程度的逻辑独立性
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2023-09-04 21:10:00
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一、 mysql分区简介数据库分区数据库分区是一种物理数据库设计技术。虽然分区技术可以实现很多效果，但其主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减sql语句的响应时间，同时对于应用来说分区完全是透明的。MYSQL的分区主要有两种形式：水平分区和垂直分区水平分区（HorizontalPartitioning）这种形式的分区是对根据表的行进行分区，通过这样的方式不同分组里面的物理列分割
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2023-06-08 15:21:42
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0.什么是大数据? 大数据是一个概念，也是一门技术，是在以hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术。 大数据包括了以hadoop和spark为代表的基础大数据框架。 还包括实时数据处理，离线数据处理；数据分析，数据挖掘和用机器算法进行预测分析等技术。 1.什么是hadoop? 简单
原创
2021-07-15 14:36:15
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一、特点 1、高可靠性 2、高扩展性 3、高效性 4、高容错性 二、发行版本 1、Apache版本 2、CDH版本 3、Hortonworks版本 三、Hadoop版本区别 Hadoop 1.X HDFS 数据存储 MapReduce 计算 + 资源调度 Hadoop2.X HDFS 数据存储 Ya
原创
2021-07-14 11:56:33
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组成
原创
2022-12-28 15:30:20
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一、什么是Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情
原创
2024-09-26 11:59:41
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MySQL标准并没有提供太多关于数据存储在物理方面的方式。SQL语言本身旨在独立于任何的数据结构或它工作的模态媒体，表，行或列。尽管如此，大多数先进的数据库管理系统已经有方法让特定的数据存储在文件系统或硬件中的某个物理位置。在MySQL中，InnoDB存储引擎长期支持表空间的概念。MySQL服务器也在很早就有分区的概念，能够让不同的物理目录存储不同的数据库。
原创
2015-06-28 22:53:49
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Hadoop集群hdfs添加磁盘操作目前的环境是cdh。服务器部署在Azure；一台cdhmaster（一个namenode，一个datanode），四台cdhslave节点（各一个datanode）。hdfs现状：首先是在Azure控制台对每台服务器添加一块磁盘（我这添加的是4T）在到服务器中对每台服务器进行添加磁盘操作：因为在Linux中，常用2种分区表：
MBR分区表（即主引导记录）
所支持
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2023-07-12 13:30:22
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1. Hadoop 简介目前主流的大数据框架大数据框架能处理传统计算技术所无法处理的大型数据集。它不是单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为 Hadoop、Spark 和 Strom：Hadoop 是当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。Spark 采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许
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2021-05-30 07:56:23
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（Hadoop1存在的问题以及Hadoop2相应的改进）HDFS+MapReduce。共同点都是分布式的，主从关系结构。 HDFS是包括主节点NameNode，只有一个；还有从节点DataNode，有很多个。 NameNode含有我们用户存储的文件的元数据信息。把这些数据存放在硬盘上，但是在运行时是加载在内存中的。 缺点： (1)当我们的NameNode无法在内存中加载全部元数据信息的时
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2021-07-06 17:14:52
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如今Apache Hadoop已成为大数据行业发展背后的驱动力。Hive和Pig等技术也经常被提到，但是他们都有什么功能，为什么会需要奇怪的名字（如Oozie，ZooKeeper、Flume）。Hadoop带...
原创
2021-07-29 10:42:05
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Hadoop简介Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。 Hadoop是专为从单一服务器到上千台机器扩展，每个机器都可以提供本地计算和存储。hadoop2.9.0暂时是个不成熟的版本，建议使用先前的稳定版本hadoop2.8.0hadoop安装部署的三种模式
原创
2017-12-27 14:01:58
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（Hadoop1存在的问题以及Hadoop2相应的改进）HDFS+MapReduce。共同点都是分布式的，主从关系结构。 HDFS是包括主节点NameNode，只有一个；还有从节点DataNode，有很多个。 NameNode含有我们用户存储的文件的元数据信息。把这些数据存放在硬盘上，
原创
2022-02-18 10:31:25
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一.hadoop，一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利 提供高传输率（high throug
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2023-04-25 19:59:53
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大数据大数据包括了以Hadoop和Spark为代表的基础大数据框架，还包括实时数据处理，离线数据处理，数据分析，数据挖掘和用机器算法进行预测分析等技术。HadoopHadoop是一个开源的大数据框架，是一个分布式计算的解决方案。Hadoop的两个核心解决了数据存储问题（HDFS分布式文件系统）和分布式计算问题（MapRe-duce）。Hadoop核心架构Hadoop的核心HDFS和MapReduc
原创
2023-10-12 13:33:08
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# Hadoop简介
## 1. 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式存储与计算框架。它是由Apache基金会开发和维护的，旨在解决大数据存储和处理的问题。Hadoop的设计理念是将数据分布在多个计算机节点上，通过并行处理来提高数据处理的效率和可靠性。它可以处理大规模数据集，并提供高可用性和容错性。
Hadoop的核心组件包括分布式文件系统（Hadoop Distribute
原创
2023-09-11 08:40:59
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1.MapReduce工作流程 1.待处理文本 2.Submit()方法，客户端先完成一些文件的基本设置，XML文件（任务环境）、会将待处理文本进行切片、jar包、yarn给job分配id、job的参数配置等等 3.提交job信息到yarn集群 4.Resource Manager会根据切片数量计算出Map Task的数量（Connect to the ResourceManager） 5.待处理
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2023-09-04 11:38:44
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Hadoop生态中的Mapreduce在map阶段可以将大数据或大文件进行分区，然后到Reduce阶段可并行处理，分区数量一般与reduce任务数量一致；自定义实现Hadoop的WritableComparable接口（序列化并排列接口）的Bean在mapreduce中进行排序；分组的好处是在Reduce阶段时可将数据按照自定义的分组属性进行分组处理。 文章通过“寻找订单中的最大金额”的Demo
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2023-09-01 08:32:37
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