对于复杂的mr任务来说，只有一个map和reduce往往是不能够满足任务需求的，有可能是需要n个map之后进行reduce，reduce之后又要进行m个map。 在hadoop的mr编程中可以使用ChainMapper和ChainReducer来实现链式的Map-Reduce任务。 ChainMapper 以下为官方API文档翻译： ChainMapper类允许在单一的Map任务中使
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2024-09-23 10:00:07
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# Hadoop Mapper加载多个文件的原理与实践
Hadoop 是一个分布式计算框架，广泛用于处理海量数据。在 Hadoop 生态系统中，MapReduce 是核心计算模型，其中 Mapper 组件负责处理输入数据。通常情况下，Mapper 处理单个输入文件，但在实际应用中，需要处理多个文件的情况并不少见。本文将探讨如何在 Hadoop 中配置 Mapper 加载多个文件，并提供相应的代码
原创
2024-08-10 07:12:00
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一、MapReduce计算模型理解MapReduce思想MapReduce的思想核心是“分而治之”， 适用于大量复杂的任务处理场景， 大规模数据处理场景。Map负责“分”， 即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。 可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算， 彼此之间没有相互依赖的关系。Reduce负责“合”， 即对map阶段的结果进行全局汇总。这两个阶段合起来正是MapReduce
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2023-07-24 10:34:12
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0、先说结论： 由于mapreduce中没有办法直接控制map数量，所以只能曲线救国，通过设置每个map中处理的数据量进行设置；reduce是可以直接设置的。 控制map和reduce的参数set mapred.max.split.size=256000000; -- 决定每个map处理的最大的文件大小，单位为B
set mapred.min.split.size.per.nod
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2023-07-24 11:06:39
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确定map任务数时依次优先参考如下几个原则：1) 每个map任务使用的内存不超过800M，尽量在500M以下比如处理256MB数据需要的时间为10分钟，内存为800MB，此时如果处理128MB时，内存可以减小为400MB，则选择每一个map的处理数据量为128MB2) &
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2023-12-25 06:31:09
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# Hadoop Mapper的实现
## 简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会进行维护和开发。在Hadoop中，Mapper是MapReduce编程模型的一部分，负责将输入数据分割为若干个小块，并将每个小块交给Reduce进行处理。本文将指导你如何实现一个Hadoop Mapper，并提供实际代码和注释来帮助你理解每个步骤。
## Hadoop MapReduc
原创
2023-08-12 06:12:02
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目的总结一下常用的输入输出格式。输入格式Hadoop可以处理很多不同种类的输入格式，从一般的文本文件到数据库。开局一张UML类图，涵盖常用InputFormat类的继承关系与各自的重要方法（已省略部分重载）。DBInputFormatDBInputFormat，用来处理数据库输入的一种输入格式。KEY为LongWritable格式，表示包含的记录数；VALUE为DBWritable格式，需要根据自
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2023-07-06 17:29:45
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1、Map任务的个数读取数据产生多少个Mapper？？ Mapper数据过大的话，会产生大量的小文件,过多的Mapper创建和初始化都会消耗大量的硬件资源 Mapper数太小，并发度过小，Job执行时间过长，无法充分利用分布式硬件资源Mapper数量由什么决定？？ （1）输入文件数目（2）输入文件的大小（3）配置参数 这三个因素决定的。 输入的目录中文件的数量决定多少个map会被运行起来，应用针对
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2023-07-12 13:36:10
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Hadoop生态技术体系下，负责大数据存储管理的组件，涉及到HDFS、Hive、Hbase等。Hive作为数据仓库工具，最初的存储还是落地到HDFS上，这其中就有一个关键的环节，是小文件的处理。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲，Hive小文件合并。本身来说，由于Hadoop的特性，对大文件的处理非常高效。大文件可以减少文件元数据信息，减轻NameNode的存储压力。相对于上层的数据表汇总程度
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2024-01-31 00:20:47
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# Hadoop加载多个文件的介绍
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，广泛用于处理大规模数据集。其核心组件是Hadoop分布式文件系统（HDFS），支持分布式存储和管理。Hadoop可以简化多个文件的加载过程，尤其是在数据分析和处理时。本文将介绍如何在Hadoop中加载多个文件，并提供相应的代码示例。
## 加载多个文件的概念
在Hadoop中，“加载多个文件”指的是将多个数据文件同时
原创
2024-08-08 13:11:25
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# Hadoop 分析多个文件
在大数据时代，我们经常需要处理大量的数据。Hadoop 是一个强大的分布式计算框架，它可以处理海量的数据，提供高性能的数据分析和处理能力。本文将介绍如何使用 Hadoop 分析多个文件，并提供相应的代码示例。
## 什么是 Hadoop？
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大量的数据并提供高性能的数据分析和处理能力。Hadoop 使用分布式存
原创
2023-09-23 10:29:58
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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文件系统简介Hadoop家族中，最重要的两部分内容就是MapReduce和HDFS，其中MapReduce是一种编程范型，这种范型比较适合用来在分布式环境下进行批处理计算。另一部分就是HDFS，即hadoop分布式文件系统。Hadoop环境下可以兼容多种文件系统，包括本地文件系统，体现在文件系统API层面上就是有一个文件系统接口，这个接口可以有多种实现，包括本地文件系统或者分布式文件系
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2023-07-12 14:26:06
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HDFS小文件弊端：
HDFS上每个文件都要在namenode上建立一个索引，这个索引的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的索引文件，一方面会大量占用namenode的内存空间，另一方面就是索引文件过大是的索引速度变慢。
解决的方式：
1：Hadoop本身提供了一
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2023-07-10 17:08:17
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一.输入文件类型设置为 CombineTextInputFormathadoop job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class) spark val data = sc.newAPIHadoopFile(args(1),
classOf[CombineTextInputFormat],
classOf[L
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2023-12-14 16:15:56
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一下通过查看相关资料整理的hdfs命令，希望对大家有帮助！ 1、cat 使用方法：hadoop fs -cat URI [URI …] 将路径指定文件的内容输出到stdout。 示例： hadoop fs -cat hdfs://host1:port1/file1 hdfs://host2:port2/file2 hadoop fs -cat file:///file3 /user/hadoop/
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2023-07-24 08:56:48
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MapReduce 性能优化对 MapReduce 作业进行性能调优，需要从 MapReduce 的原理出发。下面来重温一下 MapReduce 原理，并对各个阶段进行做相应优化。Map阶段读数据从HDFS读取数据读取数据产生多少个 Mapper？Mapper 数据过大的话，会产生大量的小文件，由于 Mapper 是基于虚拟机的，过多的 Mapper 创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源
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2023-07-12 11:17:54
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一、MapReduce Mapper hadoop mapper 任务主要负责处理每个输入记录，并生成一个新 键值对，这个 键值对跟输入记录是完成不一样的。mapper 任务的输出数据由这些 键值对组成的集合。在 mapper 任务把数据写到本地磁盘之前，数据会被按 key 进行分区并排序，分区的目的是要把 key 相同的值聚集在一起。MapReduce 框
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2024-01-28 02:21:38
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标题：如何实现Hadoop Mapper不进入的方法指南
## 引言
Hadoop是一个广泛使用的分布式计算框架，其中的Mapper是一个重要的组件，用于将输入数据划分为一系列键值对，并对每个键值对执行特定的操作。然而，在某些情况下，我们希望Mapper不进入，即不对输入数据执行任何操作。本文将介绍如何实现Hadoop Mapper不进入的方法。下面将以表格的形式展示实现的步骤，并逐步给出所需的
原创
2024-01-15 03:44:07
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# Hadoop Mapper传参实现教程
## 概述
本文将向你介绍如何在Hadoop中实现Mapper传参。首先，我们将列出整个过程的步骤，并使用流程图表示。然后，我们将逐步说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(定义Mapper类) --> B(配置参数) --> C(获取参数) --> D(使用参数)
`
原创
2023-12-11 09:01:12
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