一、Hadoop 诞生的传奇故事 （上图是 Doug Cutting，hadoop 之父）1985年，Cutting 毕业于美国斯坦福大学。Cutting 的第一份工作是在 Xerox 做实习生，为激光扫描仪上的操作系统开发屏幕保护程序，这也是他最早的“平台”级的作品。Cutting 却不满足于此，于是他开始踏入搜索领域，让搜索技术可以为更多人所用。于是1997年底，他用 java 开发出了 Lu
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2024-09-25 08:33:15
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wordcount工作流程input->拆分Split->映射map->派发Shuffle
原创
2018-10-09 16:04:47
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在排序和reducer 阶段，reduce 侧连接过程会产生巨大的网络I/O 流量，在这个阶段，相同键的值被聚集在一起。
原创
2021-09-17 10:49:36
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Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。 HDFS是Google File System（GFS）的开源实现。 MapReduce是Google MapReduce的开源实现。 HDFS和MapRe
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2017-04-09 22:22:00
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reduce端join算法实现 1、需求： 订单数据表t_order： iddatepidamount100120150710P00012100220150710P00013100220150710P00023 商品信息表t_product idpnamecategory_idpriceP0001小米510002P0002锤
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2024-04-24 15:33:10
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在Google的《MapReduce: Simpli ed Data Processing on Large Clusters》论文中，作者向世界阐述了什么是MapReduce。其中的几个关于MapReduce的例子很简单，但是很有代表性。拿来分享一下。 &n
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2024-03-15 10:11:01
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谈谈MapReduce的概念、Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现什么是MapReduce？MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型，用于大规模数据集的并行运算。有以下几个特点：分而治之，并行处理。抽象了map和reduce的计算流程，对于分布式存储的数据可以并行的进行map处理，之后在reduce端对map结果进行汇总。移动计算而非移动数据。数据的计算传输需要大
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2024-01-15 21:14:19
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Hadoop权威指南:MapReduce应用开发目录Hadoop权威指南:MapReduce应用开发一般流程用于配置的API资源合并使用多个资源定义配置可变的扩展配置开发环境用MRUnit来写单元测试关于MapperMaxTemperatureMapper的单元测试运行关于ReducerMaxTemperatureReducer的单元测试在集群上运行客户端的类路径任务的类路径用户任务的类路径有以下
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2023-08-13 14:49:45
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Hadoop MapReduce2 几个常用的功能代码示例
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2015-05-30 13:19:00
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前言 前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行，也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量。
一、作业的默认配置 MapReduce程序的默认配置 1）概述 在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置。所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时，可以不用写。 我们的一个MapReduce程序一定会有Mapper和Reducer，但是我们
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2023-07-12 02:25:36
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1.MapReduce作业的执行流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写->作业配置->作业提交->Map任务的分配和执行->处理中间结果->Reduce任务的分配和执行->作业完成,而每个任务的执行过程中,又包含输入准备->任务执行->输出结果. 一个MapRed
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2023-07-12 11:37:16
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Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门。本次分享内容让初学者能高效、快捷掌握Hadoop必备知识，大大缩短Hadoop离线阶段学习时间，下面一起开始今天的学习！一、理解MapReduce思想MapReduce的思想核心是“先分再合，分而治之”。所谓 “分而治之”就是把一个复杂的问题，按照一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各
原创
2023-01-25 08:15:40
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第九天 - MapReduce计算模型 - 案例 第九天 - MapReduce计算模型 - 案例一、概念二、流程三、案例一 - WordCount准备工作编写代码运行程序四、WordCount优化五、案例二 - 计算每一行中多个数值的平均值 一、概念MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。能自动完成计算任务的并行化处理，自动划分计算数据和计算任务，在集群节点上自动分配和执行
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2024-02-26 10:11:06
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一、需求 有一个列表，只有两列：id、pro，记录了id与pro的对应关系，但是在同一个id下，pro有可能是重复的。 现在需要写一个程序，统计一下每个id下有多少个不重复的pro。 为了写一个完整的示例，我使用了多job! 二、文件目录 |- OutCount //单Job的，本次试验没有使用到，这里写出来供参考
|- OutCount2
|- OutCountMapper
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2024-08-02 23:57:56
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1.单表关联"单表关联"要求从给出的数据中寻找所关心的数据，它是对原始数据所包含信息的挖掘。实例描述给出child-parent（孩子——父母）表，要求输出grandchild-grandparent（孙子——爷奶）表。算法思想：这个实例需要进行单表连接，连接的是左表的parent列和右表的child列，且左表和右表是同一个表。连接结果中除去连接的两列就是所需要的结果——"grandchild--
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2024-03-23 13:02:48
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文件开发环境搭建请参考《11、HDFS编程案例》一文一、MapReduce项目开发说明关于MapReduc程序最核心的操作类就是Job接口类，可以知道linux下当我们通过hadoop提交jar包运行的时候，控制台打印的就是job运行整个过程，包括Map完成百分比Reduce完成百分比等。所以Job的核心就主要包括Map数据输入读取过程与Reduce数据的计算输出过程。当然中间也包括一个shuff
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2024-05-23 13:33:18
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Mapreduce是一个分布式的运算编程框架，核心功能是将用户编写的核心逻辑代码分布式地运行在一个集群的很多服务器上.Mapreduce的存在价值（1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任，因为需要采用分布式集群的方式来处理。（2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大地增加程序的复杂度和开发难度（3）引入mapreduce框架后，开发人员可以将绝大部分工作集中在...
原创
2021-07-02 13:42:57
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关于同学有问hadoop官网MapReduce示例代码，跑不起来的原因在这里简单说一下动态参数的传递，数组角标存在bug
原创
2018-01-30 10:30:32
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一、新建文本文件wordcountello Japan[hadoop@c
原创
2023-07-25 23:03:09
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Mapreduce是一个分布式的运算编程框架，核心功能是将用户编写的核心逻辑代码分布式地运行在一个集群的很多服务器上.Mapreduce的存在价值（1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任，因为需要采用分布式集群的方式来处理。（2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大地增加程序的复杂度和开发难度（3）引入mapreduce框架后，开发人员可以将绝大部分工作集中在...
原创
2022-01-21 09:45:38
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