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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一、resourcemanager,nodemanager,namenode,datanode1、内存（1）java默认1）最大内存没有配置的话根据java默认最大内存1.java最大内存-Xmx 的默认值为你当前机器最大内存的 1/42.java最小内存-Xms 的默认值为你当前机器最大内存的 1/64)（2）hadoop_env 文件配置namenode和datanode(注意在namenod
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2023-07-12 12:11:22
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1、map端join算法实现1.1、原理阐述适用于关联表中有小表的情形；可以将小表分发到所有的map节点，这样，map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果，可以大大提高join操作的并发度，加快处理速度。1.2、实现示例先在mapper类中预先定义好小表，进行join。引入实际场景中的解决方案：一次加载数据库或者用distributedcache。public clas
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2024-02-02 07:22:58
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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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# 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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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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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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. MapReduce基本编程模型和框架1.1 MapReduce抽象模型大数据计算的核心思想是：分而治之。如下图1所示。把大量的数据划分开来，分配给各个子任务来完成。再将结果合并到一起输出。 注：如果数据的耦合性很高，不能分离，那么这种并行计算就不适合了。图1：MapReduce抽象模型1.2 Hadoop的MapReduce的并行编程模型如下图2所示，Hadoop的MapReduce
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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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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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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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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