常见工作流调度系统Oozie, Azkaban, Cascading, Hamake各种调度工具特性对比 特性HamakeOozieAzkabanCascading工作流描述语言XMLXML (xPDL based)text file with key/value pairsJava API依赖机制data-drivenexplicitexplicitexplicit是否要web容器No
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2023-07-12 13:39:25
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在实际数据处理过程中，Hadoop MapReduce（MR）流程是一个至关重要的组成部分。它提供了一种分布式计算的方法来处理大量数据。为了解决Hadoop MR流程中可能遇到的问题，本文将详细记录从环境准备到扩展应用的整个过程。
### 环境准备
在部署Hadoop MR之前，需要准备好相应的软硬件环境。
#### 软硬件要求
- **硬件要求：**
- 至少4GB的内存
- 一
一直想写一个关于hadoopMR和作业调度,还有存储过程(hdfs)等的详细总结,因为这一段时间巩固并且学到了很多,所以借此来写一个好一点的详细一点的,以后忘了好再看着回忆一下; 先从作业提交开始 ,首先来一个简略的,作为动作级别的;首先你有了一个作业,比如MR,然后你作为客户端,向服务器提交作业,首先提交至ResourceManager,获取一个作业ID,如果没有,则生成,如果有的话,
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2023-09-01 08:51:24
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hadoop之job和shuffle过程1、job提交流程1、用户向YARN中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster（AM）程序，启动AM的命令，用户程序等。2、ResourceManger(RM)为该程序分配第一个Container，并与对应的NodeManger通讯，要求它在这个Container中启动应用程序AM。
3、AM首先向RM注册，这样用户可以直接通过RM查看应用
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2023-11-09 18:24:42
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# 初识 Hadoop：实现一个简单的 MapReduce 作业
Hadoop 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。对于刚入门的小白来说，实现一个简单的 Hadoop MapReduce 作业是一个很好的开始。本文将带你完成这个过程，并希望你能在实践中获得启发。
## 整体流程
首先，我们需要了解实现 Hadoop 作业的基本流程。以下是一个简单的篮球统计作业流程表：
| 步
1、概念 2、Split机制 3、MR Shuffle过程 4、MR中REDUCE与MAP写作过程 5、MR全貌
原创
2021-07-22 17:01:56
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@PostMapping("/login") public ResultVOregister( StudentWechat studentWechat ){ log.info("授权登录信息： {}", JSON.toJSONString(studentWechat)); Map tokenMap
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2021-06-25 11:40:00
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Hadoop作为大数据不可必备的载体和工具，今天就来玩一下，绝对超级简单，不会你搭建环境首先简单介绍 一下概念:Hadoop主要分为三个部分:hdfs：这是Hadoop专门用来存文件的，所有的文件 都是储存在这个上面mapreduce：这个是Hadoop的计算引擎，光有了数据，我们肯定还得计算，不然大数据光存数据也没意义，不过现在基本上不用这个进行开发，取而代之的是hive，当然还有很多计算引擎，
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2023-09-30 17:15:58
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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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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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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.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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1.概述 在调度 Hadoop 的相关作业时，有以下几种方式：基于 Linux 系统级别的 Crontab。Java 应用级别的 Quartz。第三方的调度系统。自行开发 Hadoop 应用调度系统。 对于前两种，使用 Crontab 和 Quartz 是基本可以满足业务需求，但有其弊端。在 Job 数量庞大的情况下，Crontab 脚本的编写，变得异常复杂。其调度的过程也
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2024-01-05 16:13:26
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MR是HADOOP的核心计算框架。是一个可容错的并行处理集群。1. 核心思想MR的核心思想是分而治之（本来是基于整体数据的运算，结果将数据数据分割成很多个小的数据集。然后并行计算这些小数据集，最后将每个小数据集的计算结果进行汇总。得到最终的计算结果）。 整个过程分为Map阶段和Reduce阶段。第一阶段完全并行，互不相干。第二阶段的reduceTask的并发实例也互不相干。但是
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2023-07-11 22:47:38
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笔者将以第一人称视角向各位阐述MR，从两个大方向描述MR旨在将自己所学所会融进这套知识体系。 1. 站在系统设计的角度讲讲MR在hadoop生态系统中上下游扮演的角色起到了什么作用及为什么需要MR 2.技术性细节，MR的整个工作流程 如有不到之处烦请指正一 宏观剖析1 MR是什么？MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形
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2024-01-30 19:02:30
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一、HDFS基础5、HDFS的写流程5.1、写流程图：1、client 调用FileSystem.create(filepath）方法，与namenode进行rpc通信，namenode check该路径的文件是否存在以及有没有权限创建该文件；如果能创建，就创建一个新文件，但并不关联任何block，返回一个FSdataoutputstream对象；否则，就返回错误的信息。2、client调用FSD
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2023-12-14 19:15:13
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提交作业流程图：各自任务：1、客户端，提交MapReduce作业2、YARN的资源管理器（Resource Manager），协调集群中计算资源的分配3、YARN的节点管理器（Node Manager），启动并监控集群中的计算容器4、MapReduce的Application Master，协调MapReduce作业中任务的运行。Application Master和MapReduce任务运行于容
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2023-07-24 09:30:46
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在大数据处理的场景下，我们经常会遇到许多零散的小文件，这不仅浪费了存储空间，还严重影响了Hadoop MapReduce（MR）的性能。因此，合并这些小文件成为了一个重要的任务。下面我们将详细探讨“hadoop mr如何把一个文件夹下空小文件合并”的相关问题。
### 问题背景
在Hadoop生态系统中，数据通常以文件的形式存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中。然而，随着时间的推移，
Hadoop是什么1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3）广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈 Hadoop的优势是什么1）高可靠性：因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理。2）高扩展性：在集群间分配任
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2023-09-01 08:04:19
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1.创建文件过"FileSystem.create（Path f）"可在HDFS上创建文件，其中f为文件的完整路径。
1. package com.hebut.file;
2.
3. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
4.
5. import org.apache.hadoop.fs.
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2024-01-18 13:52:27
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