所有操作在虚拟机下完成，虚拟机软件选用VMware Workstation Pro 12 （后文简称为VM）关于Linux安装不再阐述一、网络环境配置 1）Windows界面 首先在VM页面，点击虚拟网络编辑器 进入后把vmnet8改为nat模式 次之，点击上图红框右边的NAT设置网关，前缀随意，记得数字1结尾 然后修改子网IP，要求在网段内 继
# Hadoop 中 Reduce JVM 内存的默认设置
在 Hadoop 的大数据处理框架中，MapReduce 是核心的计算模型。MapReduce 由两个主要阶段构成：Map 阶段和 Reduce 阶段。每个阶段的计算在 Java 虚拟机（JVM）中执行，因此内存管理对于处理大量数据至关重要。在本文中，我们将探讨 Hadoop 中 Reduce 阶段的 JVM 内存默认值，以及如何对其进
原创
2024-08-10 07:09:58
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hadoop 基础：hadoop的核心是应该算是map/reduce和hdfs，相当于我们要处理一个大数据的任务（并且前提是我们只采用普通的PC服务器），那么完成这个任务我们至少做两件事情，一件是有一个环境能够存储这个大数据（即hdfs），另外一件就是有一个并发的环境处理这些大数据（即map/reduce）。• map/reduce计算模型：map/reduce理解为一个分布式计算框架，它由Job
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2023-09-22 13:26:27
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在正式环境的Hadoop任务调度里，集群整体资源还有大量slot的情况下，出现了某些MapReduce任务无法被调度，一直处于pending状态，无法获得集群slot资源进行计算的诡异情况。更改几个指定类的loglevel后，查看其Debug的log发现了问题原因：这是由于Hadoop 1.x默认的FIFO调度器JobQueueTaskScheduler在进
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2024-02-02 15:17:54
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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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2023-09-01 08:20:07
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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m
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2023-09-20 07:14:30
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map 把Job分割成map和reduce 合理地选择Job中 Tasks数的大小能显著的改善Hadoop执行的性能。增加task的个数会增加系统框架的开销，但同时也会增强负载均衡并降低任务失败的开销。一个极 端是1个map、1个reduce的情况，这样没有任务并行。另一个极端是1,000,000个map、1,000,000个reduce的情况，会由于 框架的开销过大而使得系统资源耗
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2023-07-25 00:28:50
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1.问题导读DataNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？NameNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？journalnode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？ResourceManager的http服务端口是哪个？NodeManager的http服务端口是哪个？Master的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个？3888是谁的端口
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2023-07-12 15:09:37
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文章目录1.1、Hadoop常用端口号1.2、Hadoop配置文件以及简单的Hadoop集群搭建1.3、HDFS读流程和写流程1.3.1、HDFS 读流程1.3.2、HDFS 写流程1.3.3、MapReduce流程1.3.3.1、Shffule机制1.4、Hadoop优化1.4.1、HDFS小文件影响1.4.2、数据输入小文件处理：1.4.3、Map阶段1.4.4、Reduce阶段1.4.5、
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2024-08-02 12:00:53
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shuffle and sort
MR 框架保证：每个 reducer 的输入都是按照 key 键排过序的。
shuffle：将map输出结果送到reducer和排序的功能。
1） map：每个map task将结果输出到环形内存缓冲区，当到达一定阈值，则启动一个后台进程将缓存中的数据 1: 按照 reduce 阶段 reducer 的个数将数据分区，然后在每个分区里面的
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2024-06-12 04:56:51
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haoop的起源Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。 Hadoop的发音是[hædu:p]，Hadoop 这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。Doug Cutting解释Hadoop的
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2023-10-02 20:57:52
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cpu数目 一个job会使用tasktracker的reduce任务槽数mapred.reduce.tasks = cpu数目>2?cpu数目*0.5:1 一个tasktracker最多同时运行reducer任务数量mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
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2023-04-20 15:31:19
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最近一直太忙，都没时间写博客了。首先是平时需要带我的一个哥们，他底子比我稍弱，于是我便从mybatis、spring、springMVC、html、css、js、jquery一个一个的教他，在教的过程中笔者也发现了很多之前自己没有弄明白的问题，所以说想把一样东西学好并不容易。另外笔者也参与了公司的大数据项目，学会怎么写一个MR，以及hdfs、hbase、hive、impala、zookeeper的
关于大数据的处理，Hadoop并非唯一的选择，但是在一定程度上来说，是最适合一般企业的选择。这也是Hadoop成为现在主流选择的原因之一，而随着Hadoop在实时数据处理上的局限出现，Spark的呼声高了起来。Hadoop与Spark，成为了常常被拿来做比较的对象。 Hadoop作为主流运用的大数据处理系统，是有着坚实的基础的，Hadoop生态系统中在不断发展中也在不断完善，形成了完备的数据处理环
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2023-07-12 13:52:32
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1. Hadoop主要目录：各组件配置文件路径：/usr/local/hadoop-3.0.3/etc/hadoop各组件启动/关闭目录：/usr/local/hadoop-3.0.3/sbin 2. Hadoop3的集群配置文件从slaves变成workers了，被坑了好久啊ToT 3. 能打开8088端口，但是打不开50070等（1）看下端口是否已占用
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2023-08-08 14:53:29
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Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。MRv1 的缺陷 MapRedu
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2024-05-30 12:17:49
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Hadoop MapReduce是一个软件框架(framwork)，这个架构的目的是方便程序员在大规模集群(可大到上千台结点)上处理超大规模数据(可多到
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2011-11-08 21:56:00
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文章目录输入数据期望结果需求分析自定OrderProductBeanMapper类Reducer类Driver类执行结果输入数据order.txt1001 01 11002 02 21003 03 31004 01 41005 02 51006 03 6pd.txt01 小米02 华为03 格力期望结果需求分析自定OrderProductBeanpackage com.mr.reducejoin;import org.apache.hadoop.io.Writ
原创
2021-07-09 17:25:51
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<br />【目的】<br /> 这篇教程从用户的角度出发，全面地介绍了Hadoop Map/Reduce框架的各个方架，基于它写出来的应用程序能
原创
2023-09-07 11:01:21
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hadoop之YARN简介一、Yarn资源调度器1、Yarn基础架构2、Yarn作业提交流程3、Yarn调度器和调度算法先进先出调度器（FIFO）容量调度器（Capacity Scheduler）公平调度器（Fair Scheduler）4、Yarn常用命令二、Yarn案例实操1、Yarn生成环境配置2、Yarn容量调度器配置配置容量调度器向容量调度器中提交任务容量调度器任务优先级3、Yarn公
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2023-10-01 18:39:03
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