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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MapReduce程序从提交到执行是一个很复杂的过程，以下将分别讨论MapReduce1.0和Yarn环境下的任务提交和执行过程。一、MapReduce程序提交方式 以Hadoop Shell方式为例，提交MapReduce命令如下： $HADOOP_HOME/bin/hadoopappname.jar -D
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2023-07-12 11:10:58
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在hadoop中当一个任务没有设置的时候，该任务的执行的map的个数是由任务本身的数据量决定的，具体计算方法会在下文说明；而reduce的个数hadoop是默认设置为1的。为何设置为1那，因为一个任务的输出的文件个数是由reduce的个数来决定的。一般一个任务的结果默认是输出到一个文件中，所以reduce的数目设置为1。那如果我们为了提高任务的执行速度如何对map与reduce的个数来进行调整那。
原创
2016-04-03 14:07:33
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hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks，我们可以通过这个参数来控制map的个数。但是通过这种方式设置map的个数，并不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值，最终map的个数，还取决于其他的因素。 为了方便介绍，先来
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2018-02-03 17:06:00
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上一章我们搭建了分布式的 Hadoop 集群。本章我们介绍 Hadoop 框架中的一个核心模块 - MapReduce。MapReduce 是并行计算模块，顾名思义，它包含两个主要的阶段，map 阶段和 reduce 阶段。每个阶段输入和输出都是键值对。map 阶段主要是对输入的原始数据做处理，按照 key-value 形式输出数据，输出的数据按照key是有序的。reduce 阶段的输入是 map
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2023-12-27 18:14:20
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hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks，我们可以通过这个参数来控制map的个数。但是通过这种方式设置map的个数，并不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值，最终map的个数，还取决于其他的因素。 为了方便介绍，先来看几个名词：block_size : hdfs的文件块大小，默
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精选
2014-09-01 14:53:05
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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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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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# 如何实现"Java Map 个数"
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要使用Java中的Map来存储键值对数据。而有时候，我们也需要知道Map中有多少个键值对。在本文中，我将教会你如何实现"Java Map 个数"这一功能。
## 步骤
首先，让我们通过一个流程表格来展示整个实现过程：
```mermaid
journey
title 实现"Java Map 个数"
原创
2024-06-23 06:28:08
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# SparkSQL中Map个数的科普
在SparkSQL中，我们经常会使用Map这种数据结构来存储数据，但是很多人对于Map的使用和优化并不了解。在本文中，我们将深入探讨SparkSQL中Map的个数及其对性能的影响。
## 什么是Map？
Map是一种键值对的数据结构，它可以存储任意类型的键和值，并且通过键来访问对应的值。在SparkSQL中，我们经常会将数据存储为Map类型，方便快速的
原创
2024-04-19 06:25:17
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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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Spark中map(func)和flatMap(func)这两个函数的区别及具体使用。函数原型1.map(func)将原数据的每个元素传给函数func进行格式化，返回一个新的分布式数据集。(原文：Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source through a function func.
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2023-10-09 17:19:53
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什么是MapJoin?MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输。从而起到了优化作业的作用。 MapJoin的原理：即在map 端进行join，其原理是broadcast join，即把小表作为一个完整的驱动表来进行join操作。通常情况下，要连接的各个表里面的数据会分布在不同的Map中
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2023-08-24 18:58:37
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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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NameNode 做了HA，ResourceManager也做了HA1.HA集群节点概览电脑配置不够，所以NameNode所在节点上装了DataNode,实际开发搭建的话，NameNode所在节点上不要放DataNode注意：此处不说zookeeper的部分，上篇文章 已经讲解zookeeper集群的内容，此处直接使用。节点IP节点主机名应用192.168.183.81mycat01NameNo
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2023-12-19 20:23:02
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