Hadoop之MapReduce基础知识一、MapReduce的概念 MapReduce是一个处理海量数据的分布式计算框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。二、MapReduce的优缺点优点：MapReduce易于编程良好的扩展性高容错性适合PB级别的海量数据的离线处理分析缺点：不擅长实时计算不擅长流式计算不擅长DAG（有向图）计算三、MapReduce的核心思想（Map和
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2023-08-18 19:32:44
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HashMap（1）- 定义，静态变量和内部类1. 什么是HashMap我们先来看源码中HashMap类的描述一个基于哈希表的Map接口的实现。这个实现提供了map所有的可选的操作，允许键和值为null。（HashMap类除了线程不安全和允许null之外大体上和HashTable类是相同的）这个类不对map的顺序做保证；特别是，它不能保证顺序会随着时间的推移保持不变。假设哈希方法能把元素正确的分散
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2023-11-08 21:16:16
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今天主要是给大家详细的讲解Map集合，大家对于集合感兴趣的话，可以再去看下前面两篇文章，详细的给大家讲解了list和set集合。目录一.Map集合二.Map集合常用方法1.添加2.删除3.获取4.判断三.HashMap集合1.HashMap数据结构2.为什么使用红黑树？3.什么是红黑树？4.HashMap的put执行过程5.代码实操四.HashTable集合 五
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2024-01-21 00:23:06
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HashMap<K, V>是 AbStractMap 的子类，实现了 Map、Cloneable 和 Serializable（后面有关于 Serializable 的一个问题） 。public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Clone
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2023-10-10 08:35:39
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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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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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——- android培训、java培训、期待与您交流！ ———-Map类1、Hashtable:底层是哈希表数据结构，不可以存入null键和null值，该集合是线程不同步的 JDK1.0 效率一般2、HashMap: 底层是哈希表数据结构，允许使用null键和null值，该集合是线程同步的 JDK1.2 效率高3、TreeMap:底层是二叉树数据结构，线程不同步，可以用于给map集合中的键进行排
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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# Java静态Map
在Java中，Map是一种用于存储键值对的数据结构。它提供了快速的查找和访问，是Java中常用的数据结构之一。在某些情况下，我们可能需要在整个应用程序中共享和访问同一个Map，这时就可以使用静态Map。
## 静态变量和静态方法
在介绍静态Map之前，我们先来了解一下静态变量和静态方法。在Java中，静态变量是属于类而不是实例的属性。它们在类加载时就被初始化，并且可以
原创
2023-08-01 09:28:02
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## 实现Java Map静态的步骤
### 1. 创建一个静态变量
首先，我们需要创建一个静态变量来存储我们的Map对象。在Java中，我们可以使用静态关键字来声明一个静态变量。
```java
public class MyClass {
// 创建一个静态的Map变量
public static Map myMap;
}
```
在上面的代码中，我们创建了一个名为`m
原创
2024-01-15 08:09:04
256阅读
# Java静态Map
在Java编程中，我们经常需要使用Map来存储和操作键值对。Map是一种非常有用的数据结构，它允许我们通过键来访问和操作对应的值。在某些情况下，我们可能需要使用静态Map，即在整个程序中只存在一个实例，并且可以被多个对象共享。本文将介绍静态Map的概念、用法以及一些实际的应用场景。
## 静态Map的定义与初始化
静态Map是指在类级别上创建的Map实例，它共享给该类
原创
2023-08-29 12:18:53
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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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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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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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Java中的内部类共分为四种：静态内部类static inner class (also called nested class) 成员内部类member inner class 局部内部类local inner class匿名内部类anonymous inner class 静态内部类Static Inner Class 最简单的内部类形式。static关键字。 不能和外部类有
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2023-06-08 17:03:14
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使用SpringBoot简单快速的访问
静态资源首先需要记载Springboot访问
静态资源的Jar文件<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
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2024-03-07 20:28:59
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静态声明 集合 ，诸如Mappublic static final Map<String, String> INIT_MAP = new HashMap<String, String>();
static {
INIT_MAP .put("rest_a", REST_A);
INIT_MAP .put("rest
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2023-05-24 10:31:54
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