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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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
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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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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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。
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;
# 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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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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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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# 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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编写一个简单的MapReduce程序大体上需要如下3步：1）实现Mapper，处理输入的对，输出中间结果；2）实现Reducer，对中间结果进行运算，输出最终结
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2013-03-24 11:15:00
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shuffle and sort
MR 框架保证：每个 reducer 的输入都是按照 key 键排过序的。
shuffle：将map输出结果送到reducer和排序的功能。
1） map：每个map task将结果输出到环形内存缓冲区，当到达一定阈值，则启动一个后台进程将缓存中的数据 1: 按照 reduce 阶段 reducer 的个数将数据分区，然后在每个分区里面的
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2024-06-12 04:56:51
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Map和ReduceMapReduce是一种框架，更是一种思维方式，主要是用在大数据处理方面，当数据量过大的时候，通常需要分布式处理问题，如何分布式？其实就是map reduce解决的问题。分为map和reduce两个部分。 map：其实就是映射和拆分。这个拆分过程，主要有三个方面的拆分：1.数据规模的拆分，这个好理解，大数据嘛，就是数据太多，拆分一下。2.任务的分配，也就是分配到哪个机器最合适。
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2024-03-22 10:00:14
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一、读流程1.客户端发起RPC读请求到NameNode2.NameNode收到请求之后，校验这个文件是否存在，如果存在，不需要进行读权限校验，因为在hadoop的管理界面上 Permission 为： -rw-r--r--，都有读权限而后，会将这个文件所对应的Block的存储地址放到一个队列(因为队列可以保证顺序)中返回给客户端 例：500M的数据，会按照128M进行切分为4个bloc
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2023-07-13 11:10:59
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Zookeeper和hadoop的安装与部署Zookeeper的安装与部署hadoop高可用集群的搭建部署一、配置虚拟机二、安装hadoop4.修改相关配置（1）修改core-site.xml（2）修改hdfs-site.xml（3）修改yarn-site.xml（4）.修改mapred-site.xml(该文件不存在，需要手动创建)（5）修改slaves文件（6）f.修改hadoop-env.
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2023-08-10 20:40:00
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Context与Reducer Context是React提供的一种跨组件的通信方案，useContext与useReducer是在React 16.8之后提供的Hooks API，我们可以通过useContext与useReducer来完成全局状态管理例如Redux的轻量级替代方案。 useCon
原创
2022-10-10 23:21:11
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