Hadoop的核心就是HDFS与MapReduce 1. HDFS master/slave : Namenode,Datanode Namenode:Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。 Datanode:Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Nameno
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2023-08-30 15:40:04
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hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks，我们可以通过这个参数来控制map的个数。但是通过这种方式设置map的个数，并不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值，最终map的个数，还取决于其他的因素。 为了方便介绍，先来看几个名词：block_size : hdfs的
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2023-07-03 15:53:15
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Hadoop是Apache基金会旗下最知名的基础架构开源项目之一。自2006年诞生以来，逐步发展成为海量数据存储、处理最为重要的基础组件，形成了非常丰富的技术生态。作为国内顶尖的 Hadoop 开源生态技术峰会，第四届 China Apache Hadoop Meetup于 2022年9月24日在上海成功举办。围绕“云数智聚 砥柱笃行”的主题，来自华为、阿里、网易、字节跳动、bilibili、平安
# 如何实现"hadoop 不同map设置不同的map数"
## 整体流程
首先，我们需要了解一下整个流程，然后逐步指导小白如何实现不同map设置不同的map数。以下是整体流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 编写MapReduce程序 |
| 2 | 设置不同的map数 |
| 3 | 运行MapReduce程序 |
## 具体步骤
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原创
2024-03-06 07:38:30
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MapReduce优化的入手点– 合理设定Map/Reduce数量
– 如果可能，使用Combiner减少中间数据输出
– 对中间数据和最终结果启用压缩
– 减少Shuffle过程中写入磁盘的数据
– 适当增大每个节点的处理任务的并发度1. 合理设定Map数量Mapper数量不能直接设定1.1 可以通过选择BlockSize间接调整Mapper数量hdfs-site.xml 中• dfs.
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2024-01-02 15:13:07
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一、MapTask过程MapTask阶段主要是分为read-Map-Collect-Spill四个过程
Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个Key/Value对。
Map阶段：将解析出来的Key-value交给map()方法进行处理，产生新的Key-Value对。
Collect阶段：map()处理完数据以后会调用Output
# Hadoop DistCp Map数设置详解
在大数据处理领域，Hadoop DistCp（Distributed Copy）是一种用于在分布式文件系统之间进行高效的数据复制的工具。通过使用该工具，用户可以轻松地在Hadoop集群或从一个集群到另一个集群之间转移海量数据。处理大规模数据时，合理设置DistCp的Map数能够显著提升复制效率，减少任务的完成时间。本文将探讨如何设置Hadoop
1. map数目的计算方法hadoop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks，我们可以通过这个参数来控制map的个数。但是通过这种方式设置map的个数，并不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值，最终map的个数，还取决于其他的因素。为了方便介绍，先来看几个名词： block_size : hdfs的文件块大小，可以通过参数df
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2023-08-30 17:49:49
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Hadoop通过Metrics机制，对集群中各机器的执行参数进行收集和发送。hadoop metrics中主要的功能块为：MetricsContext通过org.apache.hadoop.metrics.ContextFactory，可以获得一个MetricsContext对象，它保存这一组metrics的上下文信息，context启动一个monitor线程来按一定周期来收集和发送收集到的数据。
一、Partition分区在MapReduce执行当中，有一个默认的步骤就是partition分区，分区主要的作用就是将相同的数据发送到同一个reduceTask里面去。在MapReduce中有一个抽象类叫做Partitioner，默认使用的实现类是HashPartitioner。1、问题引出要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分
一、Partition分区在MapReduce执行当中，有一个默认的步骤就是partition分区，分区主要的作用就是将相同的数据发送到同一个reduceTask里面去。在MapReduce中有一个抽象类叫做Partitioner，默认使用的实现类是HashPartitioner。1、问题引出要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分
map端的调优属性属性名称类型默认值说明mapreduce.task.io.sort.mbint100排序map输出时所使用的内存缓冲区大小，单位：Mmapreduce.map.sort.spill.percentfloat0.80map输出内存缓冲和用来开始磁盘溢出写过程的记录边界索引二者的比值mapreduce.task.io.sort.factorint10排序文件时的一次最多合并的流数ma
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2023-10-21 22:04:23
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在Hadoop中每个MapReduce应用程序被表示成一个作业，每个作业又被分成多个任务。应用程序向框架提交一个MapReduce作业，作业一般会将输入的数据集合分成彼此独立的数据块，然后由map任务以并行方式完成对数据分块的处理。框架对map的输出进行排序，之后输出到reduce任务。集群中一个节点既是计算节点，又是存储节点。这种设计效率非常高，框架可以在数据所在的节点上调度任务执行，大大节省了
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2023-10-06 20:45:03
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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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《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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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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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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