数据去重： 原理(理解)：Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>，原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。Reduce的输出是不重复的数据，也就是每一行数据作为key，即k3。而v3为空或不需要设值。根据<k3，v3>得到k2为每一行的数据，v2为
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2023-07-12 13:36:45
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在大数据处理的世界里，Hadoop集群常常被用来处理和分析海量数据，其中MapReduce是一个重要的计算模型。在许多应用场景中，去重是一个基础而又必不可少的操作。本文将详细讲解如何在Hadoop集群中运行MapReduce进行数据去重的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理以及迁移指南。
## 环境预检
要确保你的Hadoop集群能够顺利运行MapReduce去重作业
MR原理使用Hadoop Streaming -python写出WordCount使用mr计算movielen中每个用户的平均评分。使用mr实现merge功能。根据item，merge movielen中的 u.data u.item使用mr实现去重任务。使用mr实现排序。使用mapreduce实现倒排索引。使用mapreduce计算Jaccard相似度。使用mapreduce实现PageRank
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2024-04-10 20:49:09
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任务目标1.准确理解mapreduce去重的设计原理2.熟练掌握mapreduce去重的程序编写3.学会自己编写MapReduce去重代码解决实际问题相关知识“数据去重”主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。在Ma
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2024-01-10 23:59:55
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word count 数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。我们自然而然会想到将同一个数据的所有记录都交给一台reduce机器，无论这个数据出现多少次，只要在最终结果中输出一次就可以了。具体就是reduce的输入应该以数据作为key，而对value-list则没有要求。当reduce接收到一个时就直接将key复制到输出的ke
01.Mapreduce实例——去重实验目的1.准确理解MapReduce去重的设计原理2.熟练掌握MapReduce去重的程序编写3.学会自己编写MapReduce去重代码解决实际问题实验原理“数据去重”主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次
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2024-06-14 15:29:57
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在Hadoop集群中运行MapReduce进行数据去重，听起来很简单，但这背后却隐藏着许多细节。本文将深入探讨如何在一个Hadoop集群中实现这一目标，包含环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和扩展部署等方面，让整个过程更加清晰。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保环境符合我们的需求。以下是系统要求的基本表格：
| 系统组件 | 要求
数据去重： 原理(理解)：Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>，原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。Reduce的输出是不重复的数据，也就是每一行数据作为key，即k3。而v3为空或不需要设值。根据<k3，v3>得到k2为每一行的数据，v2为
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2023-12-12 11:19:40
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一、数据去重问题描述数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。问题分析根据reduce的过程特性,会自动根据key来计算输入的value集合 把数据作为key输出给reduce,无论这个数据出现多少次，reduce最终结果中key只能输出一次。实现步骤实例中每个数据代表输入文件中的一行内容，map阶段采用Hadoop默认的作业输入方式。将value设置为key，
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2024-03-27 13:59:49
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1.5MapReduce 实例：去重（Hadoop3.0）【实验目的】1.准确理解MapReduce去重的设计原理2.熟练掌握MapReduce去重的程序编写3.学会自己编写MapReduce去重代码解决实际问题【实验原理】“数据去重”主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数
原创
精选
2024-06-09 10:22:23
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课程原地址：http://hbust.shiyanbar.com/course/91079上课老师：李歆实验时间：20180524地点：云桌面实验人：郭畅 【实验目的】1) 理解mapreduce执行原理2) 理解map,reduce阶段3) 熟悉map和reduce代码的编写【实验原理】需求：把指定的数据信息以单条记录的方式保存在文本文件source.txt中并存放到指定的位置，该位置
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2024-03-27 18:06:49
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使用Hadoop进行大数据运算，当数据量极其大时，那么对MapReduce性能的调优重要性不言而喻，尤其是Shuffle过程中的参数配置对作业的总执行时间影响特别大。下面总结一些和MapReduce相关的性能调优方法，主要从五个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、Shuffle阶段和其他调优属性。 1.数据输入 在执行Map
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2024-03-20 19:40:47
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1.数据去重介绍=数据去重主要是为了掌握利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选，数据去重指去除重复数据的操作。在大数据开发中，统计大数据集上的多种数据指标，这些复杂的任务数据都会涉及数据去重。2.案例需求及分析(1) 分析是否可以使用MapReduce处理此需求。(2)如何处理此需求，Map阶段？Reduce阶段？是否需要加Combine(3)代码实现，映射关系如何转换文件file1.txt本身包
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2023-07-12 14:14:22
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一、MapTask运行机制详解以及Map任务的并行度 整个Map阶段流程大体如上图所示。简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task都有一个
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2024-09-27 15:38:39
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MapReduce
HDFS
Hadoop
存储
Hbase
Dedoop
云计算
摘要：随着收集到数据体积的激增，去重无疑成为众多大数据玩家面对的问题之一。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。在存储架构中，删除重复数据的常用方法包括哈希、二进制比较和增量差分；而本文专注的是使
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2024-08-24 10:30:44
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一、原理分析 Mapreduce的处理过程，由于Mapreduce会在Map~reduce中，将重复的Key合并在一起，所以Mapreduce很容易就去除重复的行。Map无须做任何处理，设置Map中写入context的东西为不作任何处理的行，也就是Map中最初处理的value即可，而Reduce同样
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2016-12-02 23:53:00
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编程实现单词去重要用到NullWritable类型。
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2019-01-09 21:33:00
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一、实验目的数据去重这个实例主要是为了让读者掌握并利用并行化思想对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。二、实例描述对数据文件中的数据进行去重，数据文件中的每行都是一个数据。样本输入：file1： &
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2024-05-05 13:25:43
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一、统计好友对数（去重） 1.1、数据准备 joe, jon
joe , kia
joe, bob
joe ,ali
kia, joe
kia ,jim
kia, dee
dee ,kia
dee, ali
ali ,dee
ali, jim
ali ,bob
ali,
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2024-07-30 15:27:19
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MapReduce编程模型在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到，Google公司有大量的诸如Web请求日志、爬虫抓取的文档之类的数据需要处理，由于数据量巨大，只能将其分散在成百上千台机器上处理，如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误，所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理，因此也
