在处理“Hadoop数据重复代码”的问题时，不可避免地会涉及到备份、恢复、灾难场景等一系列环节。接下来，我将为大家介绍一个行之有效的解决方案，这个方案不仅高效，还结合了实际场景，帮助大家在类似情况中轻松应对。
### 备份策略
在进行数据备份时，我们需要制定详细的策略。下面这个流程图展示了备份的数据工作流程。
```mermaid
flowchart TD
A[开始备份] --> B{
九、MapReduce第九讲数据去重（）实现原理分析：map函数数将输入的文本按照行读取， 并将Key–每一行的内容 输出 value–空。reduce 会自动统计所有的key,我们让reduce输出key->输入的key value->空，这样就利用reduce自动合并相同的key的原理实现了数据去重。数据介绍：链家网公司需要对数据进行，找了一些数据分析师需要对数据进行处理，其中有些
转载
2023-11-06 21:45:54
76阅读
在Hadoop的生态系统中，数据重复是一个常见的问题，通常会导致存储成本增加、数据分析效率降低等诸多问题。解决这一问题关键在于对数据的去重、清洗及合理的存储管理。本篇博文将从环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化六个方面，详细记录如何高效地解决Hadoop中的数据重复问题。
## 环境准备
首先，确保所有的技术栈相互兼容，包括 Hadoop、Hive、Spark 等。以下
1、背景组内一个同学反馈:reduce输出目录中竟然出现了2条重复的key，理论上同一个key只会有一条记录。程序是通过mr跑的，代码如下： mapreduce的逻辑很简单，其实就是实现一个去重。原因是我们的上游日志里经常会有重复记录。为了保证结果正确，需要将重复记录去掉。 该同学反馈的这个case中，输入文件中有2条重复记录，且在2个不同文件中。2、问题排查2.1 判断是不是不可见字符首先怀
转载
2023-10-07 13:16:33
263阅读
因为我电某专业课需要交一个Hadoop的作业，所以我翻出了两年前做过的一个Hadoop项目，顺便整理到博客里，不过内容已经忘得有点多了。CDC：（Content-Defined Chunking）是一种适用于多种应用环境的重复数据删除算法。这里就是用Hadoop将这个算法并行化，但是没有做到将重复数据删除，只是检测到两个文件的重复部分。使用Hadoop的版本：1.0.3操作系统：ubuntu 12
转载
2023-07-14 15:22:18
33阅读
1、HDFS的数据完整性：Hadoop会对写入的所有数据计算校验和，并在读取数据时验证校验和。datanode负责在收到数据后存储该数据及其验证校验和。客户端从datanode读取数据时，也会验证校验和，将它们与datanode中存储的校验和进行比较。Datanode也会在后台线程中运行一个DataBlockScanner定期验证存储在这个datanode上的所有数据块。HDFS存储这每个数据块的
转载
2024-01-08 18:58:31
83阅读
摘要：随着收集到数据体积的激增，去重无疑成为众多大数据玩家面对的问题之一。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。在存储架构中，删除重复数据的常用方法包括哈希、二进制比较和增量差分；而本文专注的是使用MapReduce和HDFS对数据进行去重。随着存储数据信息量的飞速增长，越来越多的人开始关注存储数据的缩减方法。数据压缩、单实例存储和重复数据删除等都是经常使用的
转载
2024-01-06 19:10:42
81阅读
Hadoop集群（第9期）_MapReduce初级案例1、数据去重数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。下面就进入这个实例的MapReduce程序设计。1.1 实例描述 对数据文件中的数据进行去重。数据文件中的每行都是一个数据。输入如下所示： &
转载
2023-07-12 12:20:19
115阅读
"数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。 MaprReduce去重流程如下图所示： 数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。在MapReduce流程中，map的输出<key,value>经过shuffle过程聚集成&l
转载
2023-07-23 23:29:53
175阅读
实验原理“数据去重”主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。在MapReduce流程中，map的输出<key,value>经过shuffle过程聚集成<key,value-list>后交给re
转载
2023-07-12 11:35:34
237阅读
# 使用 Java 和 Hadoop 查找重复数据
在大数据环境中，获取和处理重复数据是一项常见的任务。Apache Hadoop 是一个强大的工具，能够处理海量数据并执行复杂的数据操作。本文将介绍如何使用 Java 和 Hadoop 来查找重复数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是重复数据？
重复数据是指在数据集中存在的相同记录。比如，一个客户数据库中可能会有多个条目包含相同的姓名、电
数据的完整性检测数据是否损坏的常见措施是：在数据第一次引入系统的时候计算校验和（checksum），并在数据通过一个不可靠的通道进行传输时候再次计算校验和，这样就能发现数据是否损坏。如果新的校验和和原来的校验和不匹配，我们就认为数据已经损坏。常用的数据检测码是:CRC-32(循环冗余校验)HDFS的数据完整性datanode负责验证收到的数据后存储数据及其校验和，它在收到客户端的数据或复制期间其他
数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。下面就进入这个实例的MapReduce程序设计。
转载
2023-05-18 22:38:10
268阅读
前言 最近有好多小伙伴们问我让我整理下Hadoop面试题今天他来了，好好复习迎接新的一年的挑战。1、集群的最主要瓶颈 磁盘IO2、Hadoop运行模式 单机版、伪分布式模式、完全分布式模式3、Hadoop生态圈的组件并做简要描述 1）Zookeeper：是一个开源的分布式应用程序协调服务,基于zo
转载
2024-06-07 12:19:34
153阅读
第一部分：Hadoop 计算框架的特性 什么是数据倾斜 •由于数据的不均衡原因，导致数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点Hadoop框架的特性 •不怕数据大，怕数据倾斜•jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的•sum,count,max,min等UDA
转载
2024-01-06 21:37:42
138阅读
hadoop的优点：
高可靠性：hadoop按位存储
高扩展性：hadoop 数据是通过文件系统分布式存储的。
高效性：能够在节点之间动态的移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
转载
2023-12-03 07:40:12
31阅读
Hadoop的内部工作机制: 分布式系统理论, 实际工程和常识于一体的系统.但是,Hadoop提供的用于构建分布式系统的工具–数据存储, 数据分析,和协调处理–都非常简单.本书的结构: 1章介绍历史, 2章介绍MapReduce,3章剖析Hadoop文件系统, 特别是HDFS,4章包含Hadoop的基本I/O操作:数据完整性,压缩,序列化及基于文件的数据结构.接下来的5~8章深入剖析MapRe
转载
2024-06-06 16:24:05
87阅读
在复杂纷繁的分布式环境中， 我们坚定的相信，万事皆有可能。哪怕各个服务器都舒舒服服的活着，也可能有各种各样的情况导致网络传输中的数据丢失或者错误。并且在分布式文件系统中，同 一份文件的数据，是存在大量冗余备份的，系统必须要维护所有的数据块内容完全同步，否则，一人一言，不同客户端读同一个文件读出不同数据，用户非得疯了不 可。。。
在HDFS中，为了保证数据的正确性和同一份数 据的一致
转载
2023-11-14 02:39:28
94阅读
hive性能调优(一)Hadoop 计算框架的特性什么是数据倾斜由于数据的不均衡原因，导致数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点Hadoop框架的特性不怕数据大，怕数据倾斜jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的sum,count,max,min等UDAF
转载
2023-12-20 20:36:07
11阅读
HDFS特点总结 HDFS特点 1、分布式存储架构，支持海量数据存储。(GB、TB、PB级别数据) 2、高容错性，数据块拥有多个副本（副本冗余机制)。副本丢失后，自动恢复。 3、低成本部署，Hadoop可构建在廉价的服务器上。 4、能够检测和快速应对硬件故障，通过RPC心跳机制来实现。 5、简化的一致性模型，这里指的是用户在使用HDFS时，所有关于文件相关的操作，比如文件切块、块的复制、块的存储等
转载
2024-07-19 11:45:02
15阅读
