开发MapReduce应用程序一、单词计数1.实例描述 计算出文件中每个单词的频数。要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序。每个单词和其频数占一行，单词和频数之间有间隔。 比如，输出一个文本文件，内容如下： hello world hello hadoop hello
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2023-11-08 17:48:54
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<内容摘自互联网 主要为自用学习>概述：MapReduce是hadoop的三大核心组件之一，主要提供的是计算模型，比较典型的应用案例就词频统计MapReduce含义 计算模型：对数据的分布式处理计算抽象为Map和Reduce两个过程，为所有的数据处理提供统一且简单的处理方式，更加非技术人员的理解运行框架：提供了一个计算精良的并行计算软件框架，能自动完成计算任务并行化处理，自动
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2023-08-30 15:40:12
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学习Hadoop之MapReduce笔记MapReduce最简单的例子如下图所示，假如我们要计算一份海报的数据，那么我们应该怎么快速计算出结果呢？ 首先，我们要知道的是，我们对于一份非常大的文件上传到我们的HDFS分布式系统上时，它已经不是一个文件了，而是被物理分割成了很多份，至于被分成多少块那就要看文件的大小了，假如文件的大小是1g，HDFS默认的Block Size（区块）大小是128M，那么
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2023-09-20 07:05:03
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前2天刚刚小小的分析下Client端的流程，走的还是比较通顺的，但是RPC的服务端就显然没有那么简单了，毕竟C-S这种模式的，压力和重点都是放在Server端的，所以我也只能做个大概的分析，...
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2020-01-12 19:09:00
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前2天刚刚小小的分析下Client端的流程，走的还是比较通顺的，但是RPC的服务端就显然没有那么简单了，毕竟C-S这种模式的，压力和重点都是放在Server端的，所以我也只能做个大概的分析，...
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2020-01-12 19:09:00
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前2天刚刚小小的分析下Client端的流程，走的还是比较通顺的，但是RPC的服务端就显然没有那么简单了，毕竟C-S这种模式的，压力和重点都是放在Server端的，所以我也只能做个大概的分析，...
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2020-01-12 19:09:00
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《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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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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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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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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在Hadoop中我们一定会使用hdfs的传输，那么，hdfs的读写流程究竟是什么，我利用了一点时间整理了一下 首先就是官网的图，介绍了HDFShdfs写流程 1，客户端client调用DistributedFileSystem这个对象的create方法去和NameNode这个节点进行rpc通信，然后NameNode来检查create这个方法所传输过来的hdfs_path这个路径是否已经存在以及是否
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2023-12-18 14:15:18
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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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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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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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一、MapReduce定义 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是基于Hadoop的数据分析计算的核心框架。 MapReduece处理过程分为两个阶段：Map和Reduce。 Map复测把一个任务分解成多个任务， Reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总。优点：MapReduce易于编程（它可以简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序）良好的扩展性高容错性适合PB级以
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2024-01-04 14:16:47
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Partitioner 的作用是对 Mapper 产生的中间结果进行分片，
以便将同一分组的数据交给同一个 Reducer 处理，它直接影响 Reduce 阶段的负载均衡。Map阶段总共五个步骤step1.3就是一个分区操作
Mapper最终处理的键值对<key, value>，是需要送到Reducer去合并的，合并的时候，
有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行
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2023-09-01 08:16:27
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Hadoop如何计算map数和reduce数Hadoop在运行一个mapreduce job之前，需要估算这个job的maptask数和reducetask数。首先分析一下job的maptask数，当一个job提交时，jobclient首先分析job被拆分的split数量，然后吧job.split文件放置在HDFS中，一个job的MapTask数量就等于split的个数。job.split中包含s
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2024-01-03 10:53:19
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HDFS写数据流程：详细步骤图：详细描述： 1.客户端向NN发送文件上传的请求 2.NN进行一系列的检查：是否有权限，文件的父目录是否存在，文件是否已经存在同名等等，检查通过，允许上传 3.NN告知客户端允许上传 4.客户端发送真正的文件上传的请求，请求包含一个重要信息，文件的长度/大小 5.NN根据文件的长度计算文件的切块的个数（200M/128M = 2）,以及获取文本的配置信息dfs.re
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2023-08-03 14:48:26
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