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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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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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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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 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、定义reduce() 可以作为一个高阶函数，用于函数的 compose。2、语法array.reduce(function(total, currentValue, currentIndex, arr), initialValue)3、参数说明返回值4、用法reduce() 方法接收一个函数作为累加器，数组中的每个值（从左到右）开始缩减，最终计算为一个值。5、注意事项注意: redu
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2023-08-21 13:42:58
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在Python 3里，reduce()函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在fucntools模块里用的话要 先引入from functools import reduce functools.reduce(function, iterable[, initializer]) functo ...
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2021-07-26 13:30:00
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在Python 3里，reduce()函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在fucntools模块里用的话要 先引入from functools import reduce functools.reduce(function, iterable[, initializer]) functo ...
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2021-07-26 13:30:00
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reduce() 函数在 python 2 是内置函数， 从python 3 开始移到了 functools 模块。官方文档是这样介绍的reduce(...) reduce(function, sequence[, initial]) -> valueApply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequen
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2023-11-18 20:10:01
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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
原创
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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Hadoop是一个大数据处理平台，也是一个集群，能够对海量数据进行存储和运算。MapReduce是Hadoop众多组件当中的一个。Hadoop作为一个分布式系统，可以将不同的机器设备连接起来进行存储，也就是人们常说的HDFS，这也是Hadoop的一个构成部分；而hadoop的另一个构成部分就是MapReduce了，前者负责数据的存储，而后者负责数据的运算，而且可以在MapReduce上进行编程开发
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2023-08-30 15:38:53
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Hadoop Multi Node Cluster的安装Hadoop Multi Node Cluster 规划如下图一台主要的计算机master，在HDFS担任NameNode角色，在MapReduce2（YARN）担任ResourceManager角色。多台辅助计算机data1、data2、data3，在HDFS担任DataNode角色、在MapReduce2（YARN）担任NodeManag
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2023-11-19 20:44:00
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MapReduce框架的优势是可以在集群中并行运行mapper和reducer任务，那如何确定mapper和reducer的数量呢，或者说Hadoop如何以编程的方式控制作业启动的mapper和reducer数量呢？在《Hadoop-2.4.1学习之Mapper和Reducer》中曾经提及建议reducer的数量为(0.95~1.75 ) * 节点数量 * 每个节点上最大的容器数，并可使用方法
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2024-06-14 22:09:44
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今天学习了Hadoop Map/Reduce教程： 目的 这篇教程从用户的角度出发，全面地介绍了Hadoop Map/Reduce框架的各个方面。
原创
2022-06-20 17:13:01
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目的 这篇教程从用户的角度出发，全面地介绍了Hadoop Map/Reduce框架的各个方面。 先决条件 请先确认Hadoop被正确安装、配置和正常运行中。更多信息见： Hadoop快速入门对初
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2011-01-22 18:35:00
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当下大数据之热使得技术界对Hadoop的话题热火朝天。但在日常工作中，企业往往还是遵循既有模式，对于Hadoop到底能否真正帮到企业的应用依然心存顾虑。Hadoop是不是很年轻？这个开源的事物能否符合公司业务级的严谨要求？有没有企业真的应用过？一系列问题萦绕人们心头。这可以理解，毕竟任何一个新生事物出来都要有一个接受过程 。 对于Hadoop，其实这些都不是问题。专业人
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2024-10-01 22:21:08
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Hadoop原理1. HDFS写流程1.client通过 Distributed FileSystem 模块向NameNode请求上传文件，NameNode会检查目标文件是否存在，路径是否正确，用户是否有权限。
2.NameNode向client返回是否可以上传，同时返回三个离client近的DataNode节点，记为DN1/DN2/DN3。
3.client通过DFSOutPutStream进行
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2024-09-09 15:45:30
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