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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对于Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和Salve。一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。 MapReduce框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个从节点的TaskTracker共同组成的。主
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2023-07-13 16:55:32
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# Java切分Map的科普文章
在Java编程中，Map是一种非常常用的数据结构。它以键值对的形式存储数据，非常适用于需要快速查找或存储关联数据的场景。然而，在某些情况下，我们可能需要将一个大的Map切分成几个较小的Map，以便更方便地管理和操作数据。本文将介绍如何在Java中实现这一功能，并提供相关的代码示例。
## 什么是Map？
在Java中，`Map`是一种对象，它将键映射到值。J
原创
2024-10-23 04:24:59
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# 实现“map 切分 java”的步骤
## 1. 确定需求和目标
在实现“map 切分 java”之前，首先需要明确需求和目标。我们假设目标是将一个大的地图切分成小的网格，并将每个网格的信息保存在一个矩阵中。
## 2. 设计数据结构
接下来，我们需要设计合适的数据结构来存储地图和网格信息。我们可以使用一个二维数组来表示地图，其中每个元素代表一个网格。每个网格可以保存各种信息，例如位置
原创
2023-11-19 04:32:44
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参考回答：java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map;它有四个实现类,分别是HashMap Hashtable LinkedHashMap 和TreeMap.Map主要用于存储健值对，根据键得到值，因此不允许键重复(重复了覆盖了),但允许值重复。Hashmap 是一个最常用的Map,它根据键的HashCode值存储数据,根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度，遍历时，
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2024-10-20 10:22:42
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## Hadoop文件切分的实现流程
为了教会这位刚入行的小白如何实现Hadoop文件切分，我们将按照以下步骤进行：
### 步骤1：创建一个输入目录
首先，我们需要创建一个输入目录，用于存放将要被切分的文件。可以使用以下代码来创建目录：
```java
FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());
fs.mkdirs(new P
原创
2023-08-31 16:06:35
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... hash表的本质其实就是数组，hash表中通常存放的是键值对Entry；哈希表就是根据 key 值来通过哈希函数计算得到一个值，这个值就是下标值，用来确定这个Entry要存放在哈希表中哪个位置.........
哈希表：博主说不明白，博主百度，博主陷入尴尬 ....hash表的本质其实就是数组，hash表中通常存放的是键值对Entry；哈希表就是
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2024-09-06 10:10:05
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文件切分算法 文件切分算法主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数据段。 FileInputFormat以文件为单位切分成InputSplit。对于每个文件，由以下三个属性值确定其对应的InputSplit的个数。goalSize：根据用户期望的InputSplit数据计算，即totalSize/numSplit。totalSize为文件总大小；num
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2024-03-19 10:48:43
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# Hadoop文件切分实现指南
## 1. 概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在处理大文件时，为了提高处理效率，我们可以将文件切分成多个较小的文件进行并行处理。本文将指导你如何使用Hadoop来切分文件。
## 2. 切分文件流程
下表展示了切分文件的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1. 创建输入输出路径
原创
2024-02-03 11:44:05
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我在测试mapreduce任务时，发现相比于使用Job.setNumReduceTasks(int)控制reduce任务数量而言，控制map任务数量一直是一个困扰我的问题。好在经过很多摸索与实验，终于梳理出来，希望对在工作中进行Hadoop进行性能调优的新人们有个借鉴。本文只针对FileInputFormat的任务划分进行分析，其它类型的InputFormat的
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2023-07-16 22:36:58
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# 如何切分Hadoop文件
在Hadoop中，文件是以分块的形式存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的，这些块可以跨多个节点进行存储和处理。文件的切分是指将一个大文件划分为多个块，以便更好地利用集群的计算资源进行并行处理。
## Hadoop文件切分的原理
Hadoop文件切分是由InputFormat类的实现来控制的。在Hadoop中，InputFormat负责将输入文件切分成
原创
2024-03-13 04:42:34
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Apache Hadoop组成 Hadoop HDFS：（Hadoop Distribute File System ）一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统 处理的状态简述：将数据进行切割， 为防止数据出现问题，则制作副本，分散存储 NameNode（nn）：存储文件的元数据，比如文件名、文件目录结构、文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。（Na
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2023-09-16 20:14:11
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hadoop会对原始输入文件进行文件切割，然后把每个split传入mapper程序中进行处理，FileInputFormat是所有以文件作 为数据源的InputFormat实现的基类，FileInputFormat保存作为job输入的所有文件，并实现了对输入文件计算splits的方 法。至于获得记录的方法是有不同的子类进行实现的。
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2023-07-24 11:17:27
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## Java根据数量切分Map
在Java编程中，我们经常需要处理大量的数据，并且需要将数据按照一定的规则进行切分和处理。对于Map这种数据结构来说，有时候我们也需要将其按照一定的数量进行切分。本文将介绍如何使用Java对Map进行按数量切分的操作，以及相关的代码示例。
### 什么是Map
在Java中，Map是一种键值对的数据结构，它可以存储一组键值对，并且可以通过键来访问对应的值。M
原创
2023-08-28 04:53:57
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# Java中Map的切分
## 简介
在Java编程中，Map是一种常用的数据结构，它用于存储键值对。Map接口提供了一系列方法来操作和访问这些键值对。在某些场景中，我们可能需要将一个Map按照某个条件进行切分，得到多个子Map。本文将介绍如何在Java中切分Map，并提供代码示例。
## Map简介
在介绍Map的切分之前，我们先来了解一下Map的常用方法和特性。
### Map的常
原创
2023-08-19 10:03:53
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数据切片问题：先给不懂得同学解释一下概念：数据块Block：是HDFS物理数据块，一个大文件丢到HDFS上，会被HDFS切分成指定大小的数据块，即Block数据切片：数据切片是逻辑概念，只是程序在输入数据的时候对数据进行标记，不会实际切分磁盘数据 Mapper的数量是由切片数量，解释如下切片1： 假设文件大小为300M，切片大小为100M，BlockSize为128M，则第一
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2023-06-15 06:32:14
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今天有朋友在群里找hadoop最新的2.6.0的源代码,其实这个源代码在hadoop的官方网站是有下载的(应该是32位的),还有一个src,不过给的是maven版本,需要自己在机器上编译一下(我的机器用的是64位的,所以要在上面进行开发,就要自己编译成64位的).如果你需要32位的,请直接去官方下吧:地址http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/st
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2024-03-05 23:59:01
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Map集合使用键值对来存储数据，将键映射到值对象，一个映射不能包含重复的键，每一个键最多只能映射到一个值。Map也被称为双列集合，对应的Collection集合是单列集合。Map集合的常用方法：Map< K, V> 1. 添加 V put(K key,V value)：返回前一个和key关联的值，如果没有返回null。如果此映射以前包含一个该键的映射关系，则用指定值替换旧值 2.
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2024-02-21 20:13:47
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文件压缩有两个好处：减少存储文件所需的磁盘空间，并加速数据在网络和磁盘上的传输 在存储中，所有算法都要权衡空间/时间；在处理时，所有算法都要权衡CPU/传输速度 以下列出了与Hadoop结合使用的常见压缩方法： 压缩格式工具算法文件扩展名是否可切分DEFLATE无DEFLATE.deflate否GzipgzipDEFLATE.gz否bzip2bzip2bzip2.bz2是LZOlzopLZO.l
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2023-09-20 10:53:58
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Hive分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。 Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理，所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释。 当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件，几G、几十G甚至更大都是有可能。
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2024-08-02 10:29:27
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