首先先要说明我的系统的一个配置主机名主机IPV4地址配置hadoop001192.168.120.100RecourceManager、NodeManager、DateNode、NameNodehadoop002192.168.120.101NodeManager、DateNode、SecondaryNameNodehadoop003192.168.120.102NodeManager、DateN
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2023-11-08 18:40:29
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Map的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出。 * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
package org.apache.hadoop.mapreduce;
import java.io.IOException;
1、参数变更1.x 参数名 2.x 参数名 mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximummapred.reduce.tasks mapreduce.job.reduces 2、参数
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2018-02-03 20:02:00
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## Spark SQL 中的 Group By 操作及 Reduce 数的控制
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广受欢迎的计算框架，其 SQL 模块提供了一种简单的方式来处理数据。本文将探讨如何使用 Spark SQL 中的 `GROUP BY` 语句，并控制 Reduce 的数量，从而提升查询性能。
### Group By 的基本用法
`GROUP BY` 是 SQL
hadoop 基础：hadoop的核心是应该算是map/reduce和hdfs，相当于我们要处理一个大数据的任务（并且前提是我们只采用普通的PC服务器），那么完成这个任务我们至少做两件事情，一件是有一个环境能够存储这个大数据（即hdfs），另外一件就是有一个并发的环境处理这些大数据（即map/reduce）。• map/reduce计算模型：map/reduce理解为一个分布式计算框架，它由Job
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2023-09-22 13:26:27
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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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2023-09-01 08:20:07
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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m
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2023-09-20 07:14:30
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1. Hive自己如何确定reduce数：reduce个数的设定极大影响任务执行效率，不指定reduce个数的情况下，Hive会猜测确定一个reduce个数，基于以下两个设定：hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1G） hive.exec.reducers.max（每个任务最大的reduce数，默认为999
原创
2015-05-06 15:28:18
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map 把Job分割成map和reduce 合理地选择Job中 Tasks数的大小能显著的改善Hadoop执行的性能。增加task的个数会增加系统框架的开销，但同时也会增强负载均衡并降低任务失败的开销。一个极 端是1个map、1个reduce的情况，这样没有任务并行。另一个极端是1,000,000个map、1,000,000个reduce的情况，会由于 框架的开销过大而使得系统资源耗
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2023-07-25 00:28:50
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控制Hive中Map和reduce的数量Hive中的sql查询会生成执行计划，执行计划以MapReduce的方式执行，那么结合数据和集群的大小，map和reduce的数量就会影响到sql执行的效率。除了要控制Hive生成的Job的数量，也要控制map和reduce的数量。1、 map的数量，通常情况下和split的大小有关系，之前写的一篇blog“map和reduce的数量是如何定义的”有描述。h
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2023-08-18 22:26:42
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haoop的起源Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。 Hadoop的发音是[hædu:p]，Hadoop 这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。Doug Cutting解释Hadoop的
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2023-10-02 20:57:52
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1、SPARK简介 （1）一种计算框架.spark其实只是一个计算引擎，而hadoop包含了存储和计算。也就是说，spark最多也就能替换掉hadoop的计算部分（mapreduce）。可从事包含流计算机器学习等功能，和hadoop相互兼容（可以从HDFS读取数据）。 重要特征： 在mapreduce会反复使用磁盘进行数据读取的迭代，spark则将所需要的数据先加载进内存。所以spark速度
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2024-01-12 11:21:24
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cpu数目 一个job会使用tasktracker的reduce任务槽数mapred.reduce.tasks = cpu数目>2?cpu数目*0.5:1 一个tasktracker最多同时运行reducer任务数量mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
原创
2023-04-20 15:31:19
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最近一直太忙，都没时间写博客了。首先是平时需要带我的一个哥们，他底子比我稍弱，于是我便从mybatis、spring、springMVC、html、css、js、jquery一个一个的教他，在教的过程中笔者也发现了很多之前自己没有弄明白的问题，所以说想把一样东西学好并不容易。另外笔者也参与了公司的大数据项目，学会怎么写一个MR，以及hdfs、hbase、hive、impala、zookeeper的
关于大数据的处理，Hadoop并非唯一的选择，但是在一定程度上来说，是最适合一般企业的选择。这也是Hadoop成为现在主流选择的原因之一，而随着Hadoop在实时数据处理上的局限出现，Spark的呼声高了起来。Hadoop与Spark，成为了常常被拿来做比较的对象。 Hadoop作为主流运用的大数据处理系统，是有着坚实的基础的，Hadoop生态系统中在不断发展中也在不断完善，形成了完备的数据处理环
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2023-07-12 13:52:32
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Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。MRv1 的缺陷 MapRedu
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2024-05-30 12:17:49
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Hadoop MapReduce是一个软件框架(framwork)，这个架构的目的是方便程序员在大规模集群(可大到上千台结点)上处理超大规模数据(可多到
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2011-11-08 21:56:00
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文章目录输入数据期望结果需求分析自定OrderProductBeanMapper类Reducer类Driver类执行结果输入数据order.txt1001 01 11002 02 21003 03 31004 01 41005 02 51006 03 6pd.txt01 小米02 华为03 格力期望结果需求分析自定OrderProductBeanpackage com.mr.reducejoin;import org.apache.hadoop.io.Writ
原创
2021-07-09 17:25:51
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<br />【目的】<br /> 这篇教程从用户的角度出发，全面地介绍了Hadoop Map/Reduce框架的各个方架，基于它写出来的应用程序能
原创
2023-09-07 11:01:21
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hadoop之YARN简介一、Yarn资源调度器1、Yarn基础架构2、Yarn作业提交流程3、Yarn调度器和调度算法先进先出调度器（FIFO）容量调度器（Capacity Scheduler）公平调度器（Fair Scheduler）4、Yarn常用命令二、Yarn案例实操1、Yarn生成环境配置2、Yarn容量调度器配置配置容量调度器向容量调度器中提交任务容量调度器任务优先级3、Yarn公
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2023-10-01 18:39:03
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