一、目的 了解hadoop工作的一些细节和原理，掌握MapReduce工作的特性，这样的了解有助于对hadoop系统正确高效使用。二、内容 1.hadoop，MapReduce的工作机制 首先，jobclien的runjob()创建一个jobclient方
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2023-08-30 15:39:53
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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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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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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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Map接口1.概述2.常用方法3.HashMap4.HashMap源码中的重要常量5.HashMap 的存储结构jdk1.8之前jdk1.86.LinkedHashMappackage com.atguigu.java;import org.junit.Test;import java.util.*;/** * 一、Map的实现类的结构： * |----Map:双列数据，存储key-value对的数据 ---类似于高中的函数：y = f(x
原创
2021-08-14 09:46:00
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Map接口 HashMap 和 Hashtable 的区别 线程安全：hashmap非线性安全，hashtable线性安全（内部基本用synchronized修饰）。 效率：hashmap比hashtable效率好一点，hashtable弃用 键值对null支持：HashMap可存储 null 的 ...
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2021-09-07 23:57:00
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Map接口和Collection有一定区别 1.保存形式： key->value的方式保存 例：张三 15953
原创
2016-05-18 23:21:46
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Map 接口概述 Map与Collection并列存在。用于保存具有 映射关系的数据:key-value Map 中的 key 和 value 都可以是任何引用类型的数据 Map 中的 key 用Set来存放， 不允许重复，即同一个 Map 对象所对应的类，须重写hashCode()和equals()方法 常用String类作为Map的“键” key 和 value 之间
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2021-05-25 08:51:00
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#1.Map接口 Map接口存储键值映射的数据 ##1.1HashMap HashMap:无序，键和值可以为null，键不能重复，线程不安全 数据结构 hashMap数据结构 数据结构 HashMap数据结构 回顾我们之前学过的两种数据结构： ArrayList基于数组的，因为有下标，所以查询、修改 ...
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2021-07-27 20:33:00
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现实生活中，我们经常需要成对存储某些信息。比如，我们使用的微信，一个手机号只能对应一个微信账户。这就是一种成对存储的关系。 Map就是用来存储“键(key)-值(value) 对”的。 Map类中存储的“键值对”通过键来标识，所以“键对象”不能重复。 Map 接口的实现类有HashMap、TreeM ...
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2021-09-21 20:41:00
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Map接口：双列数据，存储key—value对的数据 | HashMap：Map接口的主要实现类；线程不安全，效率高；可以存储null的key和value | LinkedHashMap：遍历map元素时，可以按照添加的顺序实现遍历 | TreeMap：按照添加的key—value对进行排序，实现排 ...
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2021-08-05 17:58:00
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本章目标掌握Map接口与Collection接口的不同掌握Map与Map.Entry接口的关系掌握Map接口的常用子类：HashMap、Hashtable、TreeMap、WeakHashMap掌握HashMap与Hastable的区别Map接口之前所讲解的Collection、Set、List接口都属于单值的操作，即：每次只能操作一个对象，而Map与它们不同的是，每次操作的是一对对象，即二...
原创
2023-04-26 14:34:33
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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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