（1）进入Hive数据库在hive文件下: bin/hive（2）查看某个数据库show databases; （3）进入某个数据库 use xxx;系统默认使用default数据库：use default; （4）查看所有的表show tables; （5）显示表结构desc 表名;（6）查询表数据select * from 表名;（7）显示表名
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2023-05-30 10:53:40
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Hadoop MR Job命令是用于管理和执行MapReduce作业的重要工具。在这篇博文中，我将以一个复盘的形式详细正确记录和分析将Hadoop MR Job命令应用到实践中的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及进阶指南等方面。
### 环境配置
首先，确保Hadoop环境已正确安装。以下是环境配置的步骤：
1. 下载Hadoop：
- 从[Apache官网下
目录1、Yarn产生的原因1.1、MapreduceV1中，jobtracker存在瓶颈：1.2、将jobtracker的职责划分成两个部分：2、Yarn的架构2.1、ResourceManager ----> master node，可配多个RM实现HA机制，2.2、NodeManager ----> slave nodes，每台机器上一个2.3、ApplicationMaster
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2023-09-22 13:16:00
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说明1、MapReduce适合做离线计算框架2、Storm适合做流式计算框架，实时计算3、Spark内存计算框架，适合做快速获取计算结果 1、基础知识核心理念是：移动计算而不移动数据移动计算：将你写好的程序分别拷贝一份到对应机器上，但是数据不移动； 计算步骤：数据切片---->map task计算 -->shuffle --->reduce--&g
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2023-09-22 12:52:58
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Hadoop培训课程：HDFS的Master/Slave架构，相比于基于P2P模型的分布式文件系统架构，HDFS采用的是基于Master/Slave主从架构的分布式文件系统，一个HDFS集群包含一个单独的Master节点和多个Slave节点服务器，这里的一个单独的Master节点的含义是HDFS系统中只存在一个逻辑上的Master组件。一个逻辑的Master节点可以包括两台物理主机，即两台Mas
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2023-08-06 22:15:53
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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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hadoop集群跑mr程序报错beyond physical memory limits
原创
2016-11-17 16:59:42
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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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# Hadoop中MapReduce（MR）Demo运行命令
Hadoop是一个用于处理大规模数据集的开源框架，MapReduce是其核心组件之一。MapReduce的主要思想是将计算任务分为“映射”和“归约”两个阶段。本文将介绍如何在Hadoop中运行一个简单的MapReduce Demo，并提供对应的命令和代码示例。
## 1. 环境准备
在运行MapReduce程序之前，需要首先确保H
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
# Hadoop启动MapReduce作业指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何启动Hadoop MapReduce作业感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供一份详细的指南，帮助你了解整个过程并成功启动你的MapReduce作业。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解整个启动MapReduce作业的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --
原创
2024-07-21 06:43:52
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# 如何实现“python hadoop mr”
## 1. 整体流程
下面是实现“python hadoop mr”的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 编写 Map 函数 |
| 2 | 编写 Reduce 函数 |
| 3 | 编写 Driver 代码 |
| 4 | 配置环境 |
| 5 | 运行 Hadoop |
接下来，我们将逐步解释
原创
2023-10-28 08:51:55
42阅读
原创
2022-10-28 11:36:46
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Hadoop开发job需要定一个Map/Reduce/Job（启动MR job，并传入参数信息），以下代码示例实现的功能： 1）将一个用逗号分割的文件，替换为“|”分割的文件； 2）对小文件合并，将文件合并为reduceNum个文件。 DataMap.java DataReducer.java Da
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2018-03-13 11:20:00
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到目前为止，我们针对wordcount例子，介绍了一个Job从创建，到设置参数，到执行的整个过程。但是hadoop的执行Job的时，内部又是怎么样一个流程呢？1. Inputformat会从job的INPUT_DIR目录下读入待处理的文件，检查输入的有效性并将文件切分成InputSplit列表。Job实例可以通过setInputFormatClass(Class<? extends Inp
看懂这图先来理解一下，里面的几个名词： job 代表啥：在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<key,value>形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的valu
