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学习笔记之如何运行一个MapReduce程序
MapReduce可以分为两个阶段来处理，一个阶段为map,另一个阶段为reduce.每个阶段都有键值对的输入和输出参数，输入输出键值对的类型由程序决定，程序同样指定了两个函数，map函数和reduce函数。 在这里，我们使用NCDC数据作为MapRed
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2023-08-04 10:38:27
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之前写的关于MR的文章的前半部分已丢。所以下面重点从3个部分来谈MR： 1）Job任务执行过程，以及主要进程-ResourceManager和NodeManager作用； 2）shuffle过程； 3）主要代码；一、Job任务执行过程 这里是hadoop2.0-ResourceManager的Job的执行过程： 1）run job阶段，由提交Job客户端JVM完成，主要做job环境信
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2023-07-12 13:07:36
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HDFS概述 HDFS产出背景及定义 HDFS优缺点 HDFS组成架构 HDFS文件块大小（面试重点）
MapReduce概述
定义
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2023-07-12 02:22:54
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67-Hadoop-MapReduce-基本相关概念：MapReduce 概述1 MapReduce定义MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析应用”的核心框架。MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个 Hadoop 集群上。MapReduce 优缺点1优点1）MapRe
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2024-09-12 08:58:18
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分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图：Mapper任务的执行过程详解每个Mapper任务是一个java进程
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2023-07-11 22:14:49
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整个MapReduce的过程大致分为 Map --> Combine --> Reduce(先Shuffle) 三个部分。Input and Output types of a MapReduce job:(input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> combine -> <k2, v2&g
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2023-11-22 19:34:00
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MapReduce程序从提交到执行是一个很复杂的过程，以下将分别讨论MapReduce1.0和Yarn环境下的任务提交和执行过程。一、MapReduce程序提交方式 以Hadoop Shell方式为例，提交MapReduce命令如下： $HADOOP_HOME/bin/hadoopappname.jar -D
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2023-07-12 11:10:58
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摘要：MapReduce是Hadoop的又一核心模块，从MapReduce是什么，MapReduce能做什么以及MapReduce的工作机制三方面认识MapReduce。 关键词：Hadoop MapReduce 分布式处理 面对大数据，大数据的存储和处理，就好比一个人的左右手，显得尤为重要。Hadoop比较适合解决大数据问题，很大程度上依赖其大数据存储系统
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2023-07-20 17:59:25
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1、在eclipse中开发好mr程序（windows或linux下都可以），然后打成jar包(hadoop-mapreduce.jar)，上传到服务器 执行命令 hadoop jar hadoop-mapreduce.jar com.test.hadoop.mr.wordcount.WordCountRunner 这种方式会将这个job提交到yarn集群上去...
原创
2022-03-23 10:24:09
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# Hadoop MapReduce YARN的实现流程
本文将介绍如何在Hadoop平台上使用MapReduce框架来实现YARN上的任务调度和执行。整个流程可以分为以下几个步骤：
步骤 | 操作
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1. 准备数据 | 将需要处理的数据上传到Hadoop集群的HDFS文件系统中。
2. 编写Mapper和Reducer | 根据具体业务需求，编写Mapper和Reduc
原创
2023-08-23 08:55:50
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1、在eclipse中开发好mr程序（windows或linux下都可以），然后打成jar包(hadoop-mapreduce.jar)，上传到服务器 执行命令 hadoop jar hadoop-mapreduce.jar com.test.hadoop.mr.wordcount.WordCountRunner 这种方式会将这个job提交到yarn集群上去...
原创
2021-08-31 09:28:26
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map-reduce作业map-reduce是hadoop分布式应用操作的核心，其中心思想是，基于分布式hdfs存储系统，map任务在hdfs各个节点中独立并行，对数据进行分布式处理，处理结果交由reduce任务进行整合处理。这样看来，MapReduce分布式处理的高效主要体现在map任务中。mapreduce工作时以job为单位进行，在客户端配置job相关信息类JobConf，配置完成后，Job
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2023-07-24 11:00:26
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MapReduce应用程序执行过执行的MapReduce的程序会被部署到集群中去，Master负责作业调度，worker负责执行执行Map和Reduce任务从集群中选出执行Map任务的空闲机器，进行分片处理，然后进行mapmap任务读取输入数据，得到输出数据<key，value>得到的结果写入本地map机器的缓存，满了之后写入磁盘，并被划分为R个分区，Master会记录R个分区的位置，
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2023-08-18 19:44:28
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MapReduce简介MapReduce 是 Hadoop 的核心组成,是专用于进行数据计算的。如果我们把 MapReduce 拆开看，就是两个单词 map 和reduce Map采用了一组数据，并将其转换成另一组数据，其中，各个元件被分解成元组(键/值对)。其次，减少任务，这需要从Map 作为输入并组合那些数据元组成的一组小的元组输出。MapReduce 执行过程MapReduce 运行的时候，
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2024-03-19 17:38:34
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利用MapRuduce来统计HDFS中指定目录下所有文件中单词以及单词出现的次数，结果输出到另一个HDFS目录中。待统计HDFS目录/wordcount/input/input 待统计文件示意： &
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2024-04-19 16:27:57
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Hadoop Map/Reduce说明 hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个Map/Reduce作业经常讲数据集切分成独立的块，这些块通过map任务并行处理，框架对map的输出进行排序
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2023-09-04 14:59:33
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上一篇博客已经是一年前了...上一篇博客里简单介绍了Hadoop和HDFS
这篇我们就来谈谈MapReduce及相关代码实现吧！
照例附上官网链接
Hadoop系列文章002
MapReduce 概述Map/Reduce是一个高性能的分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理。Map/Reduce分为Map(映射)和Reduce(化简)两个阶段，是在HDF
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2023-07-24 10:56:27
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1）分析：（1）准备1台客户机（2）安装jdk（3）配置环境变量（4）安装hadoop（5）配置环境变量（6）配置集群（7）启动、测试集群增、删、查（8）在HDFS上执行wordcount案例2）执行步骤需要配置hadoop文件如下（1）配置集群（a）配置：hadoop-env.shLinux系统中获取jdk的安装路径：[root@ hadoop101 ~]# echo $JAVA_HOME/op
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2023-06-04 16:26:44
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问题提出1.输出空文件之前遇到过ArrayIndexOutOfBoundsException->数组越界的错误，解决也很简单：加上判断语句 。其实当时是有些怀疑是不是读取数据错误了，但是考虑可能是最后一行空值数据被读到了导致出现的这个错误，就没往下想。 2).在执行MR任务时，mapper和reducer都正常运行，但是hdfs输出文件为空。（任务是关于MR执行排序任务的） 数据如下：排查经
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2023-07-12 11:22:19
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