MapReduce详解MapReduce介绍MapReduce的基本编程模型MapReduce的计算过程1. Map阶段可以概括为5个步骤：2. Reduce节点也可以分为5个步骤：设置ReduceTask并行度（个数）关于分片（Split）关于ShuffleMap端的shuffleReduce端的ShuffleShuffle流程详解补充问题：MapReduce分区相关问题理解1.Partiti
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2023-08-18 19:31:24
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阅读本文可以带着下面问题：1.map和reduce的数量过多会导致什么情况？2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数？3.一个task的map数量由谁来决定？4.一个task的reduce数量由谁来决定？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.
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2023-07-12 13:37:41
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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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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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# 如何实现Java Map不确定类型
## 步骤
以下是实现Java Map不确定类型的具体步骤：
```mermaid
journey
title 实现Java Map不确定类型
section 整体流程
开始 --> 创建Map对象 --> 添加键值对 --> 根据键获取值 --> 结束
```
## 具体步骤及代码示例
### 1. 创建Map对
原创
2024-02-18 04:51:57
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基于org.apache.hadoop.mapreduce包新版API一、Map1、Map个数的确定map的个数等于split的个数。我们知道，mapreduce在处理大文件的时候，会根据一定的规则，把大文件划分成多个，这样能够提高map的并行度。 划分出来的就是InputSplit，每个map处理一个InputSplit.因此，有多少个InputSplit，就有多少个map数。2、谁负责划分sp
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2023-11-07 04:12:01
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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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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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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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# 确定Hadoop主节点的方案
随着大数据技术的发展，Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，得到了广泛的应用。在Hadoop集群中，主节点扮演着非常重要的角色，是整个集群的控制中心。本文将探讨如何有效地确定Hadoop主节点，并提供一个具体的项目方案，结合代码示例与图示辅助理解。
## 一、项目背景
在一个Hadoop集群中，主节点负责管理集群资源、调度任务、监控各个节点的状态等功能。
原创
2024-08-25 03:44:31
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HBase简介：HBase---Hadoop DataBase，是一个高可靠、高性能、面向列、可存储、实时读写的分布式数据库利用HBase HDFS作为其文件存储系统HBase数据模型：（1）RowKey： 决定一行数据，按照字典顺序排序，RowKey只能存储64K字节数据（2）Column Family列族 & qualifier列： HBase表中某个列都归属某个列族，列族必须作为
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2024-09-23 15:36:44
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# Hadoop怎么确定主节点
Hadoop是一个强大的开源框架，用于处理大规模数据集。它的架构是分布式的，通常由多个节点组成，其中包括主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）。在实际使用中，如何确定Hadoop集群的主节点是一项重要的操作。本文将探讨这个主题，并通过一个实际的例子来演示如何实现。
## 1. 背景知识
在Hadoop中，NameNode是负责管理文件系统元
原创
2024-10-05 04:04:30
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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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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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之前有童鞋问到了这样一个问题：为什么我在 reduce 阶段遍历了一次 Iterable 之后，再次遍历的时候，数据都没了呢？可能有童鞋想当然的回答：Iterable 只能单向遍历一次，就这样简单的原因。。。事实果真如此吗？还是用代码说话：package com.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
之前学习hadoop的时候，一直希望可以调试hadoop源码，可是一直没找到有效的方法，今天在调试矩阵乘法的时候发现了调试的方法，所以在这里记录下来。1）事情的起因是想在一个Job里设置map的数量(虽然最终的map数量是由分片决定的)，在hadoop1.2.1之前，设置方法是：job.setNumMapTasks()不过，hadoop1.2.1没有了这个方法，只保留了设置reduce数量的方法。
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2023-07-03 10:59:04
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