Hadoop MapReduce的数据处理过程 Hadoop MapReduce作为一个大数据处理工具，非常的好用，但是如果我只需要单机处理不是特别庞大的数据，比如4G的查询日志，那么在没有现成环境的情况下，搭起来一个Hadoop环境还是挺烦的，直接用C/Java写一个简单的单机多进程Map Reduce数据处理工具岂不是更方便？为了实现这个目标，我们首先要研究一下Map Reduce是如何工
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2023-07-27 23:58:17
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MR处理数据内部基本流程一.任务切分1.根据文件的大小,及文件的个数进行任务切分,如:有一个文件200M,还有另一个文件100M,就会先将200M的文件按数据切块(hdfs默认128M,本地默认32M)的原理分成两块,然后这两个文件就会被划分成三个任务,这就叫数据切块,和任务切分2.任务切分后,就会去找LineRecordReader读取数据, 在LineRecordReader就会使用readL
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2023-09-01 08:26:53
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一、HDFS 写数据流程写的过程： CLIENT（客户端）：用来发起读写请求，并拆分文件成多个 Block；NAMENODE：全局的协调和把控所有的请求，提供 Block 存放在 DataNode 上的地址；DATANODE：负责数据的存储，可以有很多个； 客户端想 NameNode 发出请求（包含 Blocksize 和 副本数）；Name
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2024-04-19 17:22:46
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背景目前按照大数据处理类型来分大致可以分为：批量数据处理、交互式数据查询、实时数据流处理，这三种数据处理方式对应的业务场景也都不一样；关注大数据处理的应该都知道Hadoop，而Hadoop的核心为HDFS与MapReduce，HDFS分布式文件系统在Hadop中是用来存储数据的；MapReduce为Hadoop处理数据的核心，接触过函数式编程的都知道函数式语言中也存在着Map、Reduce函数其实
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2023-08-31 10:18:04
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一、MapReduce执行过程MapReduce运行时，首先通过Map读取HDFS中的数据，然后经过拆分，将每个文件中的每行数据分拆成键值对，最后输出作为Reduce的输入，大体执行流程如下图所示：整个流程图具体来说：每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出，整个Mapper任务的处理过程又可以分
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2023-07-24 11:04:40
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Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoo
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2024-02-24 07:55:34
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1. 背景
在Hadoop2.x之前，只有一台NameNode负责对外提供服务，另外一台secondary NameNode只用于合并fsimage，不提供对外元数据服务。因此NameNode和secondary NameNode都存在单点问题。
为了解决secondary NameNode单点问题，HDFS引入多个JournalNode服务存储操作日志，取代单台secondary NameNod
原创
精选
2023-11-01 14:19:22
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在tensorflow/nmt项目中，训练数据和推断数据的输入使用了新的Dataset API，应该是tensorflow 1.2之后引入的API，方便数据的操作。如果你还在使用老的Queue和Coordinator的方式，建议升级高版本的tensorflow并且使用Dataset API。 本教程
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2019-07-03 14:56:00
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），此文章中所有链
原创
2022-01-12 16:08:58
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**软考大数据处理过程详解**
在信息技术迅猛发展的今天，大数据已经成为了各行各业的关注焦点。对于软件行业的从业者来说，掌握大数据处理技能不仅是提升个人竞争力的关键，也是应对软考（计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试）中相关考点的重要一环。本文将详细解析软考大数据处理过程，帮助读者更好地理解并掌握这一核心内容。
大数据处理过程通常包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等几个
原创
2024-04-01 14:53:56
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这两天仿hadoop 写java RPC框架，使用PB作为序列号工具，在写读数据的时候遇到一个小坑。之前写过NIO代码，恰好是错误的代码产生正确的逻辑，误以为自己写对了。现在简单整理一下。使用NIO，select()到读事件时，要处理4种情况：1. channel还有数据，继续读。2. channe...
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2014-08-31 15:45:00
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第二章、数据处理 一、变量的创建、编码、命名将数据表示为矩阵或数据框仅是数据准备的第一步，数据分析时，大量的时间都花在了数据处理上1.创建新变量 变量名<-表达式2.算数运算符运算符描述+加-减*乘/除^或**求幂x%%y求余(x mod y) 5%%2=1x%/%y整数除法。 5%/%2=23.创建新变量的例子mydata<-data.f
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2023-06-25 13:08:42
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在大数据时代，数据采集与处理成为了企业获取竞争优势的关键。而Flume，作为一款高性能、可扩展、可靠的数据采集工具，已经成为了大数据领域的热门选择。本文将为您详细介绍Flume的核心概念和特点，帮助您更好地理解和使用这款强大的工具。 &nbs
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2024-08-23 15:01:43
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Flume概述 Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。 Flume主要由3个重要的组件购成：
1.Source:完成对日志数据的收集，分成transtion 和 event 打入到channel之
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2024-06-06 16:16:05
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数据选取（新建查询）→数据处理（清洗转换）→数据上传（加载）
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2022-03-28 16:27:53
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access、trunk、hybrid端口处理vlan数据的过程
原创
2021-06-16 16:30:03
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Spring-batch学习总结（五）学习目标：掌握ItemProcessor1.ItemProcessor：spring-batch中数据处理的过程2.ItemProcessor主要用于实现业务逻辑，验证，过滤，等3.Spring-batch为我们提供ItemProcessor<I,O>这个接口，它包含一个方法Oprocess(Iitem4.我们用代码进行演示：例：我们读取数据库表p
原创
2018-10-11 20:43:39
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MapReduce详细工作流程一：如图MapReduce详细工作流程二：如图Shuffle机制Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。如下图所示：图解：MapTask搜集map()方法的kv对，放入内存缓冲区中从内存不断溢写到本地磁盘文件，可能会溢出多个文件多个溢出文件会被合并成大的溢出文件在溢写过程和合并过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进
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2023-07-12 12:28:18
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#############操纵日期和缺失值##################
#########不要说别人的事情，做好自己的事情######
#############author:clebeg 2014/04/08##########
#实验数据
leadership <- data.frame(manager = numeric(0),
dat
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2024-02-04 21:32:13
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1.先说说什么是Hadoop？ 个人理解：一个分布式文件存储系统+一个分布式计算框架，在其上还有很多的开源项目来丰富他的功能，如Hbase,hive等等。官方：Hadoop是一个用Java编写的开源系统，可安排在大规模的计算平台上，从而提高计算效率。本质上它只是一个海量数据处理平台架构。2.Hadoop与MapReduce，有什么关系？ Hadoop生态圈的三个工具：第一，Hbas
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2023-09-13 10:46:45
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