之前有童鞋问到了这样一个问题：为什么我在 reduce 阶段遍历了一次 Iterable 之后，再次遍历的时候，数据都没了呢？可能有童鞋想当然的回答：Iterable 只能单向遍历一次，就这样简单的原因。。。事实果真如此吗？还是用代码说话：package com.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
目录 map数量的控制减少Map个数增大Map个数Shuffle过程分析Map端聚合Combiner类目的Map端的聚合与Hive配置注意事项map数量的控制当我们提交一个mr任务会启用多少个map呢，这个map的数量如何控制呢，如何调整map的数量 在调优时我们不希望生成太多的Map，而把计算任务的等待时间都耗费在Map的启动上；或者不希望生成太多的Map对某个文
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2023-10-02 20:46:12
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首先明确：1.Hadoop不支持全局变量，也不建议使用全局变量。 我的理解是，这是因为hadoop具有map类和reducer类，并且不同的task一般执行的是不同的map或reduce。所以全局变量是无法传递的。（但是一般情况下，我们也许会需要一个对于所有map和reduce都能访问的全局变量），暂时我知道的解决方法如下：2.如果Mapper类和Reducer类都是主类的
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2023-08-18 19:29:58
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# Hive Reducer Task 数量
## 概述
在Hive中，Reducer任务是作为MapReduce框架的一部分来执行的。Reducer任务的数量对于Hive查询的性能和效率起着重要的作用。本文将介绍Hive中Reducer任务的数量以及如何设置它们来优化查询性能。
## Reducer任务的作用
在Hive中，查询语句被编译成一系列的Map和Reduce任务。Map任务负责将输
原创
2024-01-26 11:33:14
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HDFS Federation 为了水平扩展命名服务的规模，federation 使用多个Namenode和命名空间代替过去的单个Namenode的模式。多个Namenode被联合在一起提供服务，但是每个Namenode又是独立的，且每个Namenode不需要与其他Namenode协调工作。而Datenode的存储方式还是和过去一样使用块来存储，但每个Datenod
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2023-07-25 21:07:04
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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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在使用Hadoop的过程中，有时出现了“reducer只执行输出”的问题。这个问题通常表现为reducer在计算时并没有完成预期的任务，而只是简单地执行输出操作。这可能是由于数据分布、任务配置或代码逻辑的问题引起的。为了更好地理解和解决这个问题，我在此整理了一套完整的备份策略、恢复流程、预防措施等内容，以帮助大家应对类似的Hadoop故障。
## 备份策略
在面对Hadoop的reducer问
# Hadoop Reducer结果集合并详解
在大数据处理领域，Hadoop是一个广泛使用的框架，而Reducer是Hadoop MapReduce的关键组成部分之一。Reducer的任务是处理Mapper的输出，将其汇总成所需的最终结果。在某些情况下，可能需要进一步对Reducer的结果进行集合并。本文将为您详细讲解如何实现Hadoop Reducer结果集合并，包括流程、步骤和代码示例。
1 hive mapper数量: hadoop mapper数量以及hive对此的优化：hadoop2中,5000个100M左右的文件，则会产生5000个map任务，建立5000个
原创
2023-04-20 18:47:38
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# Hadoop作业优化：解决Reducer阶段的瓶颈
在大数据处理的领域中，Apache Hadoop被广泛应用于处理大规模数据集。而在Hadoop作业执行的过程中，Reducer阶段常常成为性能瓶颈。本文将探讨如何优化Hadoop作业中的Reducer阶段，并提供相应的代码示例。
## Reducer阶段的基本概念
Hadoop的MapReduce模型包括两个主要的阶段：Mapper和R
原创
2024-09-13 04:59:56
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写这个文章的时候才意识到新旧API是同时存在于1.1.2的hadoop中的。以前还一直纳闷儿为什么有时候是jobClient提交任务，有时是Job...不管API是否更新，下面这些类也还是存在于API中的，经过自己跟踪源码，发现原理还是这些。只不过进行了重新组织，进行了一些封装，使得扩展性更好。所以还是把这些东西从记事本贴进来吧。 关于这些类的介绍以及使用，有的是在自己debug中看到的，多数为纯
数据倾斜：目录数据倾斜项目调优数据倾斜：1，提前在map进行combine，减少传输的数据量 在Mapper加上combiner相当于提前进行reduce，即把一个Mapper中的相同key进行了聚合，减少shuffle过程中传输的数据量，以及Reducer端的计算量。
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2023-09-03 12:22:24
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若当前JobClient (0.22 hadoop) 运行在YARN.则job提交任务运行在YARNRunn,Hadoop Yarn 框架原理及运作机制.
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2021-07-14 15:26:49
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一切从示例程序开始：示例程序Hadoop2.7 提供的示例程序WordCount
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2021-07-14 15:32:54
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；分片是按照splitszie的大小进行分割的，一个split的大小在没有设置的情况下，默认等于hdfs block的大小。x为reduce的数量。
原创
2023-06-18 17:44:37
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学习Hive编程指南笔记1 MapReduceMapReduce是一种计算模型，该模型可将大型数据处理任务分解成很多单个的、可以在服务器集群中并行执行的任务。这些任务的计算结果可以合并在一起来计算最终的结果。MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce1）Map 阶段并行处理输入数据---------》分 2）Reduce 阶段对Map结果进行汇总----------》合 在Ma
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2023-09-04 16:57:44
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# PyTorch Reducer: A Comprehensive Guide
PyTorch Reducer is a powerful tool that allows you to reduce the dimensions of a tensor in PyTorch. This is particularly useful when dealing with large datase
原创
2024-03-06 04:27:59
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cdh版本的hadoop在对数据安全上的处理采用了Kerberos+Sentry的结构。
kerberos主要负责平台用户的权限管理，sentry则负责数据的权限管理。
下面我们来依次了解一下：
Kerberos包含一个中心节点和若干从节点，所有节点的Kerberos认证信息都要与中心节点的规则配置文件/etc/krb5.conf保持
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2023-07-12 13:32:23
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使用目的传统的方式去数据的处理对于大量数据是非常低效的，因此，使用一种称为MapReduce的算法谷歌解决了这个问题。这个算法将任务分成小份，并将它们分配到多台计算机，并且从这些机器收集结果并综合，形成了结果数据集。传统：Hadoop：Hadoop的架构在其核心，Hadoop主要有两个层次，即：加工/计算层(MapReduce)，以及存储层(Hadoop分布式文件系统)。MapReduceMapR
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2023-09-20 17:23:49
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# Hadoop NameNode 数量的探讨
Hadoop 是一个开源的大数据处理框架，它通过分布式计算的方式处理海量数据。Hadoop 的核心组件包括 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和 MapReduce。HDFS 负责存储数据，而 NameNode 是 HDFS 的核心组件之一，主要负责管理文件系统的命名空间、维护文件与数据块之间的映射关系，以及处理客户端的请求。那么，Hadoo
