Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是唯一的软件框架应用程序，但作为一个并行数据处理引擎，它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程，它受到Google开发的启发。这个流程称为创建索引，它将 Web爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入，并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。然后可以在整个 Web 搜索过程中使用这个结果从已定义
# 理解Hadoop MapReduce与Spark MapReduce的区别
在大数据处理领域，Hadoop MapReduce和Spark都是广泛使用的技术。尽管它们在功能上有很多重叠，但在运行过程、性能和编程模型等方面有着显著的区别。本文将帮助新手了解这两者在MapReduce过程中的不同之处。
## MapReduce流程概述
首先，我们先简要介绍Hadoop MapReduce和S
Hadoop、Spark、Storm对比1 Hadoop、Spark、Storm基本介绍1.1 HadoopHadoop项目是开发一款可靠的、可扩展性的、分布式计算的开源软件。通过编写MapReduce程序即可在分布式集群中处理大型数据。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储，并且保障计算机集群的高可用。并且逐步发展成一个较为完善的生态系统。1.2 SparkApac
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2023-12-10 11:15:44
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Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍，比如网站统计、推荐系统、预警系统、金融系统等， 大数据实时处理解决方案的应用日趋广泛，目前已是分布式技术领域最新爆发点，而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流。 1 Q：Storm原理及核心概念A：分布式的实时计算系统，能够可信任的
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2023-12-05 20:07:26
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1、基本概念 2、YARN、MR交互流程 3、源码解读
原创
2021-07-22 13:50:30
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首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：MR是基于进程，spark是基于线程Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束所以，spark比M
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2023-08-11 23:35:57
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Spark Shuffle和Mapreduce Shuffle的区别MR ShuffleMR shuffle Spark Shuffle中包括Hash Shuffle（优化和未优化）、sortShuffle、BypassMergeSortShuffleMR Shuffle包括Map Shuffle和Reduce Shuffle//MR Shuffle
Map端Shuffle从Map方法之后开始：环
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2023-08-29 14:18:21
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简介：这里对之前的hdfs、yarn、MR相关概念做一个总结，方便快速阅读理解。 一、HDFSHDFS是分布式文件系统，有高容错性的特点，可以部署在价格低廉的服务器上，主要包含namenode和datanode。 Namenode是hdfs中文件目录和文件分配管理者，它保存着文件名和数据块的映射管理 ...
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2021-07-24 14:51:00
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目录Azkaban概述工作流调度系统的作用工作流调度系统的实现常见工作流调度工具对比Azkaban简单介绍安装部署Azkaban的编译azkaban单服务模式安装与使用azkaban两个服务模式安装与使用使用多job工作流flowHDFS操作任务MAPREDUCE任务HIVE脚本任务定时任务Azkaban概述工作流调度系统的作用一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成：shell脚本程序，
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2023-07-12 13:39:56
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简答：1、NR 测量配置中主要包括哪些部分？ 答：包括 Measurement objects ， Reporting configurations ， Measurement identities，Quantityconfigurations， Measurement gaps。2、5G关键技术有哪些？ 1）基于OFDM优化的波形和多址接入 2）实现可扩展的OFDM间隔参数配置 3）OFDM加窗
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2024-06-26 15:37:25
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目录Hadoop YARN介绍Hadoop YARN架构、组件程序提交YARN交互流程YARN资源调度器Scheduler调度器策略FIFO SchedulerCapacity SchedulerFair Scheduler Hadoop YARN介绍YARN是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度 上图： HDFS底层资源存储 YARN 资源管理与调度 上面除了M
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2023-07-14 10:00:07
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一、程序状态寄存器访问指令ARM微处理器支持程序状态寄存器访问指令，用于在程序状态寄存器和通用寄存器之间传送数据。MRSMRS{条件} 通用寄存器，程序状态寄存器（CPSR或SPSR）MRS指令用于将程序状态寄存器的内容传送到通用寄存器中。
该指令一般用在以下几种情况：当需要改变程序状态寄存器的内容时，可用MRS将程序状态寄存器的内容读入通用寄存器，修改后再写回程序状态寄存器。当在异常处理或进程切
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2024-01-11 13:38:13
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和Hive需要自己适配安装配置；Hadoop的版本为Apache Hadoop 3.0.3，将tar..
原创
2023-04-13 11:55:15
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1 MR的原理MapeReduce（简称MR）的是大数据计算引擎，相对于Linux awk等工具而已，最大的优势是可以分布式执行，充分利用计算机的多核性能。 一个MR作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MR程序和配置信息。作业又可以分成若干个任务（task）来执行，包括map任务和reduce任务。原始数据被MR按照HDFS的快大小（默认128M）分片（split），每一个
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2024-01-08 18:12:35
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目录0. Yarn的来源1. YARN概述2. YARN的重要组成部分2.1 ResourceManager（1）Application Manager 应用程序管理器（2）Scheduler 资源调度器2.2 NodeManager2.3 逻辑上的组件Application Master3. Container 资源池4. 小结0. Yarn的来源 hadoop 1.x的时代，并没有Y
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2023-07-13 11:33:05
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1.阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，hadoop2.0还包括YARN。 （1）HDFS集群：负责海量数据的存储。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度。（3）MapR
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2023-07-12 13:28:53
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一、MapReduce简介之前我们我们讲解了Hadoop的分布式文件储存系统HDFS，曾把它比作一个工厂的仓库。而今天我们要介绍的MapReduce（简称MR）分布式计算框架，就可以把他看作一个工厂的流水线。1、MR的编程思想MR的核心的思想就是分而治之，通俗的来说，就是将复杂的事情分割成很多小的事情，一一去完成，最终合并结果。那么我们可以明白MR的过程实际就是输入，分，处理，合并，输出。MR的过
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2024-01-02 10:22:43
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1.思考 MR的缺点？不擅长实时计算 hadoop 的 文件是存储磁盘的 hdfs 内，传输相比内传会慢很多，相比较 Storm 和 Spark 的流处理，流处理不需要批处理的数据收集时间，也省去； 作业调度的时延。不擅长流式计算 流式计算的输入数据是动态的，但是MR 的输入数据集时静态的，不能动态变化。不擅长有向图的计算 多个应用存在依赖关系，后一个程序的输入是前一个的输出。MR 不能进行这样的
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2023-07-13 18:08:33
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顺序组合式MapReduce任务、具有依赖关系的组合式MapReduce任务以及专门用于Map和Reduce主过程前处理和后处理的链式MapReduce任务。其中顺序组合式MapReduce任务可以经过变形成为迭代式的MapReduce任务。（1）顺序组合式MapReduce前一个MR的输出作为后一个MR的输入，自动的完成顺序化的执行。顺序组合式MR中的每一个子任务都需要专门的设置独立的配置代码，
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2023-11-01 16:19:07
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1.复习：MR的shuffle在MR中，shuffle分为两个阶段，分别为shuffle write 和 shuffle read 在shuffle writer阶段，会有 写数据-聚合-排序-写磁盘（产生磁盘小文件）-归并排序，合并成大文件 在shuffle read阶段，拉取数据写入内存-排序-溢写-合并分组在MR中，排序的是强制的，为了后续的分组2.Spark shuffle:分为两种，Ha
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2024-01-11 20:41:25
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