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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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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Hadopo提供了一个抽象的文件系统模型FileSystem，HDFS是其中的一个实现。FileSystem是Hadoop中所有文件系统的抽象父类，它定义了文件系统所具有的基本特征和基本操作。FileSystem类在org.apache.hadoop.fs包中。在eclipse中按ctrl+shift+T进行搜索，提示导入源码包hadoop-hdfs-client-3.0.0-sources.ja
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2023-07-12 13:37:31
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# Hadoop Map文件数配置详解
## 简介
在使用Hadoop进行大数据处理时，MapReduce是一个非常重要的组件。而在MapReduce任务中，Map任务的数量对任务的性能和效率有着重要的影响。本文将介绍如何配置Hadoop中的Map任务数量，以及如何根据实际需求进行优化。
## Hadoop Map任务数量配置
在Hadoop中，Map任务的数量是由输入数据的大小和配置参数来确
原创
2024-02-24 04:13:34
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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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查看了hadoop 的源代码，终于搞明白MapReducer作业的数据输入原理，成果如下：
Hadoop中MapReducer的作业的输入通过InputFormat接口提供；
InputFormat提供的功能如下：将输入的文件，分成逻辑上的切片InputSplit，每一个InputSplit会分配给一个Mapper处理，RecordReader负责从InputSp
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2023-09-23 15:29:29
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减少储存文件所需空间，还可以降低其在网络上传输的时间。hadoop下各种压缩算法的压缩比
压缩算法 原始文件大小 压缩后的文件大小 压缩速度 解压速度
gzip 8.3GB 1.8GB 17.5MB/s 58MB/s
bzip2 8.3GB 1.1GB 2.4MB/s 9
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2023-10-20 20:31:48
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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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# 使用Hadoop FileSystem获取文件的步骤
在现代大数据环境中，Hadoop是一个强大的框架，提供分布式存储和大规模数据处理功能。使用Hadoop的FileSystem API，我们可以轻松地访问和操作HDFS（Hadoop分布式文件系统）上的文件。本文将详细介绍如何使用Hadoop FileSystem获取文件的过程。
## 1. 流程概述
首先，我们来看看获取Hadoop文
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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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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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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# 使用Hadoop获取文件行数的指南
在处理大数据时，Hadoop是一个非常强大的工具。今天，我们将一起学习如何在Hadoop中获取文件的行数。这一过程可以用于数据分析和简单的统计。在开始之前，让我们先了解整个流程。
## 处理流程
在Hadoop中获取文件行数的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
# Hadoop获取文件数的科普文章
Hadoop是一个开源的框架，用于大规模数据存储和处理。它的核心组件是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce。Hadoop广泛应用于大数据场景，许多用户可能会面临如何获取指定目录下的文件数量的问题。本文将介绍如何在Hadoop中获取文件数，给出相关代码示例，并解释其原理和应用。
## Hadoop生态系统简介
Hadoop的生态系统包
今年，大数据在很多公司都成为相关话题。虽然没有一个标准的定义来解释何为 “大数据”，但在处理大数据上，Hadoop已经成为事实上的标准。IBM、Oracle、SAP、甚至Microsoft等几乎所有的大型软件提供商都采用了Hadoop。然而，当你已经决定要使用Hadoop来处理大数据时，首先碰到的问题就是如何开始以及选择哪一种产品。你有多种选择来安装Hadoop的一个版本并实现大数据处理。本文讨论
问题描述：采用哈夫曼编码思想实现文本文件的压缩和恢复功能。 基本要求： （1）菜单包括： 1.录入被压缩文件名 2.压缩文件 3.恢复文件 4.验证恢复的文件是否正确 5.退出 （2）对于压缩文件功能要求：压缩前显示被压缩文件内容，然后显示对各个文本字符的哈夫曼编码，显示压缩后的结果，并保存至一个新的二进制文件中。 （3）提供恢复文件与原文件的相同性对比功能，以验证恢复的正确性。（我是中南民族大学
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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前段时间一直在准备实习的事情，没有更新项目相关的博客。最近才通过了百度的实习生面试，面试的时候这个小项目助力不少，所以又想来补充一下前面没有分享的一些项目经验。Hadoop输入输出格式Hadoop中mapper的输入必须是(key, value)格式的。若输入文件类型为文本格式，这也是默认的输入文件类型。则key是行号，value就是这一行对应的文本。 同理reducer输出的默认格式也是文本，
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2024-01-03 21:40:32
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