简要截取：本篇博客以经典的wordcount程序为例来说明context的用法： 直接上代码：package MapReduce;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.
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2023-11-20 08:00:07
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Hadoop桶是指在Hadoop存储机制中，尤其是在对象存储系统，如Amazon S3上，桶（bucket）用于存储数据文件和其他相关元数据的容器。当遇到“Hadoop桶”类型的问题时，通常涉及到数据无法读写、权限设置错误，或者桶的配置不当等情况。本篇博文将详细记录解决“Hadoop桶”问题的整个过程，包括环境准备、配置详解、验证测试等步骤。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **硬件
之前自己在慕课网在线学习了关于hadoop的初步知识，在此记录一下：hadoop主要是由两部分构成：1、HDFS，负责存储，为分布式文件系统；2、MapReduce，是并行处理框架，用于实现任务的分解和调度。hadoop的优势：1、高扩展：通过添加硬件来实现性能的提升，扩充容量。2、低成本：只需要普通PC机即可，不需高端硬件。3、成熟的生态圈：周边开源工具丰富：有Hive、HBase（其中Hive
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2023-07-12 12:13:09
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首先准备三台一样的虚拟机，配置好相关设置集群部署规划注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器 注意：ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。1、配置集群（1）配置：hadoop-env.sh 如果是从搭建好的伪分布式拷贝过来的hadoop，因为已经配置过，可以直接跳过，如果是新
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2023-09-06 10:06:29
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# Hadoop排序分桶：高效数据处理的先锋
随着大数据时代的来临，Hadoop作为一种广泛应用于处理和存储海量数据的框架，日益受到关注。在Hadoop中，排序分桶（Sorting and Bucketing）是一种重要的技术，能够有效地管理和分析数据。在这篇文章中，我们将探讨Hadoop的排序分桶机制以及具体的实现方式，通过代码示例加深理解。
## 什么是排序分桶？
排序分桶可以理解为在数
# Hadoop如何分桶
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据处理和分析。在Hadoop中，数据通常以文件的形式存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。为了提高数据处理的性能，Hadoop可以将大文件分割成若干个更小的块，并将这些块分布在不同的节点上进行并行处理。分桶（Bucketing）是一种Hadoop提供的机制，用于在数据存储过程中对数据进行划分和组织。本
原创
2023-08-29 12:50:11
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分布式系统详解--框架（Hadoop--RPC协议） 在之前的一篇文章当中已经写过一篇文章是关于RPC通信协议的文章，是 分布式系统详解--基础知识（通信）。是讲的关于网络通
本文目录写在前面配置前须知集群规划step0 可能会遇到的问题及解决方式step1 开启docker拉取镜像step2 创建容器step3 免密登录配置1. ip查看2. 设置主机名3. 主机名与ip地址映射4. 免密登录5. 免密登录效果***bug fix1.0 /etc/hosts修改完成后重启容器失效step4 关闭防火墙命令行关闭*** bug fix2.0 重启容器后，防火墙再次重启，
目录前言一、十几年之前1.Hadoop问世2.IO瓶颈二、十几年发展过程1.Hadoop的优化2.发展过程中的问题2.1.算力的浪费2.2.数据倾斜2.3.运维复杂三、十几年发展后1.网络、磁盘性能提升2.存算分离逐步发展2.1.独立部署HDFS及存在的问题2.2.对象存储替代HDFS及存在的问题2.3.新一代的存算分离总结 前言在大数据领域经常听到的一个词就是存算分离，下面向大家简单介绍下存算
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2023-08-21 18:23:11
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排序排序时MapReduce框架中最重要的操作之一；该行为是默认行为，不管逻辑上是否需要； 在MapTask和ReduceTask中都会对数据 按照Key 进行排序；MapTask中的两次排序环形缓冲区达到阈值，对缓冲区中数据进行快排，然后再溢写到磁盘Map处理完数据后，对磁盘上所有缓冲区溢写产生的 分区且区内有序的数据文件进行合并，采用归并排序，合并成一个大的分区且有序的文件ReduceTask
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2023-09-27 19:15:10
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1TB（或1分钟）排序的冠军
作为分布式数据处理的框架，集群的数据处理能力究竟有多快？或许1TB排序可以作为衡量的标准之一。
1TB排序，就是对1TB（1024GB，大约100亿行数据）的数据进行排序。2008年，
Hadoop赢得1TB排序基准评估第一名
，排序1TB数据耗时209秒。后来，
1TB排序被1分钟排序所取代
，1分钟排序指的是在一分钟内尽可能
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2024-07-26 11:17:07
33阅读
数据切片问题：先给不懂得同学解释一下概念：数据块Block：是HDFS物理数据块，一个大文件丢到HDFS上，会被HDFS切分成指定大小的数据块，即Block数据切片：数据切片是逻辑概念，只是程序在输入数据的时候对数据进行标记，不会实际切分磁盘数据 Mapper的数量是由切片数量，解释如下切片1： 假设文件大小为300M，切片大小为100M，BlockSize为128M，则第一
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2023-06-15 06:32:14
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【分桶概述】 Hive表分区的实质是分目录（将超大表的数据按指定标准细分到指定目录），且分区的字段不属于Hive表中存在的字段；分桶的实质是分文件（将超大文件的数据按指定标准细分到分桶文件），且分桶的字段必须在Hive表中存在。 分桶的意义在于：可以提高多表join的效率（因为通过分桶已经将超大数据集提取出来了。假如原数据被分了4个桶，此时2表join的时候只需要读取符合条件的一个
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2023-07-14 19:21:08
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语义分析 文本矛盾点解析 Yesterday I wrote about three course modules in Oslo, and the fact that most of the presentation material is online. Today I will be writing about one lesson in the curriculum about ‘Par
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2024-08-06 20:56:49
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一、Hadoop简介Hadoop：一个分布式系统基础架构，适合大数据的分布式存储与计算平台。两个核心项目：HDFS、MapReduceHDFS：分布式文件系统，主要解决分布式的存储问题。MapReduce：并行计算框架，主要解决分布式的计算问题。Hadoop的特点：高可靠、高扩展、高性能、高容错、低成本Hadoop架构：在MapReduce中一个准备提交的应用程序成为作业（job），从一个
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2023-07-12 12:16:17
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一、简要介绍大数据特点（4V）1、volume 大量
2、volocity 高速
3、variety 多样
4、value 低价值密度hadoop的组成 HDFS架构简述 yarn的架构简述 mapReduce概述二、hadoop集群搭建1）准备一台模板虚拟机hadoop100，虚拟机配置要求如下： 注：本文Linux系统环境全部以CentOS-7.5-x86-1804为例说明
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2024-05-16 08:49:55
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MapControllers()：使用特征路由，即[Route()] MapControllerRoute(name:,pattern:"{controller=Home}/{action=Index}/{id?}");自定义路由，引号内路由自定义 MapDefaultControllerRoute ...
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2021-10-13 10:38:00
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在计算机科学和技术领域中，尤其是网络通信、软件开发和系统架构方面，Endpoint（端点）是一个核心概念。它在网络通信中扮演着至关重要的角色，是两个系统进行交互的地方。为了更全面地理解Endpoint，我们可以从以下几个维度进行探讨：1. Endpoint的基本定义Endpoint通常是指网络或系统中的一个特定位置或节点，它可以是网络通信的起点或终点。在Web服务中，Endpoint通常指的是一个
用上篇博客部署Java程序是ok的，不过Java日志打印在容器里，不能满足原来ELK的日志搜集。方法有2种：1、在Docker容器内部加入日志收集工具，Filebeat或Logstash。2、将打Docker内的日志打印到宿主机的目录。 本文用的第二种，下面再慢慢说思路，开始叻先看项目不迷糊 1、首先 Dockerfile 里的 ENTRYPOINT配置J
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2023-07-25 21:48:30
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配置分布式框架运行环境了，不过这里既然写了就再多写一点，同时有一些细节需要注意的也说明一下，其实也就是这些细节会让人摸索半天。Hadoop可以单机跑，也可以配置集群跑，单机跑就不需要多说了，只需要按照Demo的运行说明直接执行命令即可。这里主要重点说一下集群配置运行的过程。环境7台普通的机器，操作系统都是Linux。内存和CPU就不说了，反正Hadoop一大特点就是机器在多不在精。JDK必须是1.
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2024-06-19 10:34:57
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