概述 Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。一个Map/Reduce 作业（job） 通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由 map任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序， 然后把结果输入给reduce任务。通常作业的输入
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2023-07-12 14:04:31
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mapreduce流程1、数据底层存储 将所要存储的文件进行分块存储，每块默认128M，不够128M的部分单独成一块，存储在节点上将所要存储的文件进行分块存储，每块默认128M，不够128M的部分单独成一块，存储在节点上 2、计算切片大小，进行逻辑划分，根据切片的个数来决定maptask个数，切片最大不会超过128*1.1M 3、maptask执行 利用FileInputFormat加载文
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2023-12-14 11:14:41
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Hadoop原理1. HDFS写流程1.client通过 Distributed FileSystem 模块向NameNode请求上传文件，NameNode会检查目标文件是否存在，路径是否正确，用户是否有权限。
2.NameNode向client返回是否可以上传，同时返回三个离client近的DataNode节点，记为DN1/DN2/DN3。
3.client通过DFSOutPutStream进行
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2024-09-09 15:45:30
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1.hdfs三个进程要以hadoop002启动：这里的 hadoop001指的是你的主机名，
配置文件在 etc/hadoop目录下：
[hadoop@hadoop002 hadoop]$ ll
total 140
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 884 Feb 13 22:34 core-site.xml （存放hdfs，mapredurce，yarn的公共配置信
# Spring Boot 启动卡在 Map
## 简介
在使用 Spring Boot 进行开发时，有时候会遇到启动过程卡在 `Map` 相关的问题。这篇文章将介绍为什么会出现这个问题，以及如何解决它。
## 问题描述
在使用 Spring Boot 启动应用程序时，有些开发者可能会遇到一种情况，就是应用程序在启动过程中卡在了 `Map` 相关的操作上，导致启动过程非常缓慢。这种情况通常
原创
2023-09-02 03:30:36
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## 如何解决Hive建表卡在Map的问题
作为经验丰富的开发者，我可以教会你如何解决Hive建表卡在Map的问题。首先，让我们来了解一下整个流程，并逐步介绍每个步骤需要做什么以及对应的代码。
### 整个流程
可以通过以下流程图来展示建表卡在Map的问题的解决流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant Developer as 开发者
原创
2023-11-27 04:33:19
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问题描述部门的Hadoop集群运行有一个多月了，今天需要做点调整，但是突然发现Hadoop不能正常关闭！Hadoop版本：2.6.0具体情况如下：[root@master ~]# stop-dfs.sh
Stopping namenodes on [master]
master: no namenode to stop
slave2: no datanode to stop
slave1:
《Hadoop权威指南》第二章 关于MapReduce目录使用Hadoop来数据分析横向扩展注：《Hadoop权威指南》重点学习摘要笔记1. 使用Hadoop来数据分析例如，对气象数据集进行处理。1. map和reduce为了充分利用Hadoop提供的并行处理优势，需要将查询表示成MapReduce作业。MapReduce任务过程分成两个处理阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键值对作
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2024-06-16 21:14:55
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术语：
1. job（作业）：客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MP程序、配置信息
2. Hadoop将job分成若干task（任务）来执行，其中包括两类任务：map任务、reduce任务。这些任务在集群的节点上，并通过YARN进行调度
3. Hadoop将MP输入数据划分成等长的小数据块，成为“输入分片（input split）。Hadoop为每个分片构建一个map任务
4.
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2024-06-05 15:38:11
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Hadoop MapReduce 的类型与格式 （MapReduce Types and Formats） 1 MapReduce 类型 （MapReduce Types）Hadoop 的 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循如下一般性格式： map: (K1, V1) → list(K2, V2)
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2024-01-25 20:47:38
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Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。如果输入的文件数量巨大，但是每个文件的size都小于
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2024-04-18 19:15:28
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Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop旗下有很多经典子项目，比如HBase、Hive等，这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop，就必须知道HDFS和MapReduce是什么。 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.
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2023-05-24 11:41:05
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# Hadoop作业优化：解决Reducer阶段的瓶颈
在大数据处理的领域中，Apache Hadoop被广泛应用于处理大规模数据集。而在Hadoop作业执行的过程中，Reducer阶段常常成为性能瓶颈。本文将探讨如何优化Hadoop作业中的Reducer阶段，并提供相应的代码示例。
## Reducer阶段的基本概念
Hadoop的MapReduce模型包括两个主要的阶段：Mapper和R
原创
2024-09-13 04:59:56
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最近在做数据迁移的工作，但是那在使用hue建的工作流，提交任务之后两个任务，一个是oozie的常驻进程job laucher，还有一个就是真实的任务。action操作的任务。 执行的结果就是这样的，launcher操作一直停在95%,正真的action操作则一直停在5%这里。然后hue的日志一直在向master发送心跳，也不报错，就一直卡着。然后网上百度了一圈，说调资源就可以了。但是一直
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2023-09-16 20:56:56
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Hive 卡在map = 0%, reduce = 0%阶段解决：增加map个数，设置mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 小于系统默认值，需要综合考虑调用更多map时候的消耗定位时发现任务卡在map = 0%, reduce = 0%阶段，而且发现map分配数量很少，所以猜测分配map较慢，增加map数量可解决问题。...
原创
2021-08-10 11:05:57
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加map数量可解决问题。...
原创
2022-02-13 14:02:01
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这一章都是文字叙述，不需要写源代码了。一般情况下，只需要记住这些东西就可以了。Hadoop处理大数据。大数据以文件的形式存储在HDFS。大文件被划分成文件块存贮，每个文件块有固定的大小，通常是64M，或者128M，或者255M。我们在第2章写了一个WordCount的MapReduce程序，最关键部分是Mapper和Reducer。在做MapReuce时，先做Map，再
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2023-12-31 20:45:25
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一般情况下，在输入源是文件的时候，一个task的map数量由splitSize来决定的，那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.map.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.bl
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2023-07-12 11:10:45
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文章目录1. MapReduce 定义2. MapReduce 优缺点2.1 优点2.2 缺点3. MapReudce 核心思想4. MapReduce 进程5. 常用数据序列化类型6 .MapReduce 编程规范7. WordCount 案例操作7.1 需求7.2 需求分析7.3 编写程序 1. MapReduce 定义MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是基于 Hadoop
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2023-07-12 02:41:11
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交
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2023-07-12 11:15:18
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