目录MapReduce背景MapReduce是什么MapReduce的架构简单介绍MapReduce背景 在程序由单机版扩成分布式版时，会引入大量的复杂工作。为了提高开发效率，可以将分布式程序中的公共功能封装成框架，让开发人员可以将精力集中于业务逻辑。Hadoop 当中的 MapReduce 就是这样的一个分布式程序运算框架。MapReduce是什么MapReduce是一个分布式运算程序的编程框
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2023-06-28 17:02:35
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整体把握：1.有一个待处理的大数据，被划分成大小相同的数据库(如64MB)，以及与此相应的用户作业程序。2.系统中有一个负责调度的主节点(Master)，以及数据Map和Reduce工作节点(Worker).3.用户作业提交个主节点。4.主节点为作业程序寻找和配备可用的Map节点，并将程序传送给map节点。5.主节点也为作业程序寻找和配备可用的Reduce节点，并将程序传送给Reduce节点。6.
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2023-08-30 15:39:34
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## Hadoop不执行Mapper
在Hadoop中，Mapper是MapReduce框架的一部分，用于将输入数据分割成小的数据块，并将这些数据块映射为键值对。然后，这些键值对会被传递给Reducer，用于进一步处理。然而，在某些情况下，我们可能希望Hadoop不执行Mapper，直接将输入数据传递给Reducer进行处理。本文将介绍如何在Hadoop中实现这一目标。
首先，我们需要在定义M
原创
2023-07-31 17:30:29
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在MindSpore的数据集加载接口中，可以启动多进程模式加快数据处理速度，具体有2个API支持：mindspore.dataset.GeneratorDatasetmindspore.dataset.GeneratorDataset(source, column_names=None, column_types=None, schema=None, num_samples=None, num_p
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2024-05-08 22:13:28
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导言：由于学JAVA还是三年前，虽然当时学得不错，但现在已经忘得差不多，所以对本科的PPT进行了复习，主要涉及到JAVA的基础编写规则，面向对象特性，数组，JAVA容器（主要是列表，集合和映射）。JAVA多线程等知识点并未复习，之后如有需要会进行复习。其中，应重点关注JAVA数组，JAVA容器和JAVA基础。其余的目前看来，不在考点之内。除了JAVA基础的复习，还有vivo的2道笔试真题。1.JA
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2023-09-01 07:04:22
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如果不设置job的reduce class
原创
2023-07-13 18:26:57
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在执行一个Job的时候，Hadoop会将输入数据划分成N个Split，然后启动相应的N个Map程序来分别处理它们。数据
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2022-06-15 17:21:53
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linux 系统则是由 cron (crond) 这个系统服务来控制的。Linux 系统上面原本就有非常多的计划性工作，因此这个系统服务是默认启动的。另 外, 由于使用者自己也可以设置计划任务，所以， Linux 系统也提供了使用者控制计划任务的命令 :crontab 命令。一、crond简介crond 是linux下用来周期性的执行某种任务或等待处理某些事件的一个守护进
# 在Ubuntu上执行Hadoop单机模式的MapReduce程序
近年来，分布式计算的需求不断增长，而Apache Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，已经成为处理大数据的重要工具。在这篇文章中，我们将重点介绍如何在Ubuntu系统中以单机模式运行Hadoop的MapReduce程序，同时通过代码示例、关系图和序列图帮助读者更好地理解相关概念。
## 什么是MapReduce？
M
序列化，MapReduce工作流程，Shuffle机制，分区，InputFormat数据输入。 MapReduce框架总结目录4. MapReduce内核源码解析4.1 MapTask工作机制4.2 ReduceTask工作机制4.3 ReduceTask并行度决定机制4.4 MapTask & ReduceTask源码解析5. Join应用5.1 Reduce Join5.2 Map
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2024-07-10 02:50:35
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流程解释： 以wordcount为例，假设有5个map和3个reduce：map阶段1、在map task执行时，它的输入数据来源于HDFS的block，当然在MapReduce概念中，map task只读取split。Split与block的对应关系可能是多对一，默认是一对一。 2、在经过mapper的运行后，我们得知mapper的输出是这样一个key/value对： key是“hello”，
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2023-10-09 07:53:05
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MapTask.runNewMapper() -> ... if (jo
原创
2023-07-13 18:59:47
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上篇博客我们介绍了MapReduce的基本概念，并且对它的运行原理做了一些解析，今天我们来通过一个实际例子来深刻体会一下它的运行过程。三、实例 今天我们来做一个简单的统计。对只用空格将英文单词隔开的一些数据源，将所有单词出现的次数做一些统计。1、数据源hel
《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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linux下用cron定时执行任务的方法名称 : crontab使用权限 : 所有使用者使用方式 :crontab file [-u user]-用指定的文件替代目前的crontab。crontab-[-u user]-用标准输入替代目前的crontab.crontab-1[user]-列出用户目前的crontab.crontab-e[user]-编辑用户目前的crontab.crontab-d[
遇到问题以后先查看日志，以下是常见的错误情况及解决方法，希望对大家有所帮助。 1、启动hadoop时没有NameNode的可能原因：（1） NameNode没有格式化（2） 环境变量配置错误（3） Ip和hostname绑定失败 2、地址占用报错：org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode:&nb
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2023-09-21 13:13:29
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Hadoop的运行模式分为3种：本地运行模式，伪分布运行模式，集群运行模式，相应概念如下：
1、独立模式即本地运行模式（standalone或local
mode）无需运行任何守护进程（daemon），所有程序都在单个JVM上执行。由于在本机模式下测试和调试MapReduce程序较为方便，因此，这种模式适宜用在开发阶段。单机模式是Hadoop的默认模式。当首次解压Hadoop的源码包时，Hadoo
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2023-06-04 16:25:15
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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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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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