一、定义1、block：block是物理切块，在文件上传到HDFS文件系统后，对大文将以每128MB的大小切分若干，存放在不同的DataNode上；2、split：split是逻辑切片，在mapreduce中的map task开始之前，将文件按照指定的大小切割成若干个部分，每一部分称为一个split，默认是split的大小与block的大小相等，均为128MB。注意：在hadoop1.x版本中，b
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2023-08-11 10:30:24
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# 如何实现Hadoop Split命令
## 概述
在开始教授如何实现Hadoop Split命令之前，首先需要了解Split命令的作用和使用场景。Split命令是Hadoop中的一个重要命令，用于将一个大文件切分成多个小文件，以便更高效地进行并行处理。在本文中，我将向你详细介绍如何实现Hadoop Split命令。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
原创
2023-08-17 08:27:31
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hadoop的分块有两部分，其中第一部分更为人熟知一点。第一部分就是数据
的划分（即把File划分成Block），这个是物理上真真实实
的进行了划分，数据文件上传到HDFS里
的时候，需要划分成一块一块，每块
的大小由
hadoop-default.xml里配置选项进行划分。<property>
<name>dfs.block.size</name>
<va
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2023-07-11 19:33:39
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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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当我们有一个很大的文件需要处理时,可以先用 split 分割后再处理.split 的命令格式： split [-b ][-C ][-][-l ][要切割的文件][输出文件名前缀][-a ] 最常用的选项，都在这里了：-b<字节>：指定按多少字节进行拆分，也可以指定 K、M、G、T 等单位。-<行数>或-l<行数>：指定每多少行要拆分成一个文件。输出文件名前缀
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2023-05-22 11:46:58
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## Hadoop设置split符号
在Hadoop中，MapReduce是一种编程模型，用于处理海量数据的分布式计算。在MapReduce中，输入数据会被切割成多个小块，每个小块称为一个split，然后由不同的mapper节点处理。
默认情况下，Hadoop会使用制表符（\t）作为split符号来切分输入数据。然而，有时候我们需要根据实际情况来设置split符号，以正确地处理输入数据。
#
原创
2024-04-20 05:58:50
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split() 方法用于把一个字符串分割成字符串数组。1.split() 省略分割参数var rows= "aa, bb,cc"
var str = rows.split()
console.log(str) //['aa, bb,cc']2.split("") 分割每个字符，包括空格var rows= "aa, bb,cc"
var str2 = rows.split("")
console.l
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2023-06-28 19:37:24
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split方法在大数据开发中的多用于日志解析及字段key值分割，最近需求中碰到一个问题在无论怎么分割都会出现数组下标越界问题，由于前台在sdk中多加了几个字段（测试数据很少，大多为空） ，需要我们进行字段补全插入到mysql中，但项目过于老，2016年项目使用的是spark1.5.2不说，使用java写的业务很简单就是进行字段拼接为key进行pv uv IP求和 ，但在添加key时，代码报错了 在
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2023-12-06 21:14:49
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《Hadoop权威指南》第二章 关于MapReduce目录使用Hadoop来数据分析横向扩展注：《Hadoop权威指南》重点学习摘要笔记1. 使用Hadoop来数据分析例如，对气象数据集进行处理。1. map和reduce为了充分利用Hadoop提供的并行处理优势，需要将查询表示成MapReduce作业。MapReduce任务过程分成两个处理阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键值对作
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2024-06-16 21:14:55
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java split()的用法：1、如果用“.”作为分隔的话，必须的写法是“("\\.")”；2、如果用“|”作为分隔的话，必须的写法是“("\\|")”。java split()的用法：Java中split主要用于分隔字符串。具体分析如下: 1、如果用“.”作为分隔的话,必须是如下写法,("\\."),这样才能正确的分隔开,不能用(".")。2、如果用“|”作为分隔的话,必须是如下写法,("\\
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2023-06-08 10:03:24
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Hadoop有几个组件:
===========================
NameNode
Hadoop 在分布式计算与存储中都采用 主/从结构。分布式存储被称为 HDFS.
NameNode 位于 HDFS 的主机端，它指导从机端的DateNode 执行底层的数据传输.
NameNode跟踪文件如何被划分，以及这些
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2024-03-10 18:17:34
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#hadoop1.x是默认每个块大小64GB,而hadoop2.x默认每个块大小128GB。系统默认3个快。定义（1）；block； HDFS存储数据在DataNode节点，block就是DataNode里存储数据的一个一个单位。当我们把文件上传到HDFS时，文件会被分块，这个是真实物理上的定义。因为，读磁盘需要时间，随机读会造成查找目录的时间比真正读
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2023-07-12 14:49:29
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# Hadoop Split切片大小计算及其影响分析
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它能够处理大规模数据集。在Hadoop中，数据被分割成多个小块，这些小块被称为“split”。每个split的大小对MapReduce作业的性能有重要影响。本文将探讨Hadoop的split切片大小是如何计算的，以及它对作业性能的影响。
## Split切片大小的计算
在Hadoop中，split的
原创
2024-07-28 06:51:27
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我们先看下面这段代码，通过代码来解释会更加通俗易懂String a="abcdefghij";
String[] b=a.split("f");
System.out.println(b[0]+" "+b[1]);运行结果通过上面这段代码和运行结果就能很容易看出来split的作用：分隔字符串 可能有人会问为什么上面代码的第2行需要用String[] 字符数组这种数据类型来存
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2023-05-22 10:33:43
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java split()的用法：1、如果用“.”作为分隔的话，必须的写法是“String.split("\\.")”；2、如果用“|”作为分隔的话，必须的写法是“String.split("\\|")”。java split()的用法：Java中split主要用于分隔字符串。具体分析如下:1、如果用“.”作为分隔的话,必须是如下写法,String.split("\\."),这样才能正确的分隔开,不
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2023-05-31 16:48:29
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Hive1.2.1学习（二） 1、Hive分区在大数据中，最常见的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个个小的文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每天或者每小时切分成一个个小的文件，这样去操作小的文件就会容易很多了。 假如现在我们公司一天产生3亿的数据量，那么为了方便管理和查询，就
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2023-07-20 19:19:16
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结论：split()的时候，多个空格当成一个空格；split(' ')的时候，多个空格都要分割，每个空格分割出来空。 用split(" ")测试： 1 s1 = "we are family"#中间一个空格 2 s2 = "we are family"#中间两个空格 3 s3 = "we are f ...
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2021-09-28 15:25:00
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在大数据处理的生态环境下，Hadoop以其强大的分布式计算能力和高效的数据处理能力，成为了许多企业不二的选择。然而，随着数据量的扩大和处理任务的复杂化，我们在实际应用中遇到了“hadoop split拆分分配结点”的问题。这个问题直接影响到我们的数据处理效率和计算资源的使用，特此记录下我的分析和解决过程。
### 问题背景
随着业务的增长，我们在Hadoop集群中处理越来越多的任务，这导致"sp
php function split is deprecated,如何解决php Function split() is deprecated 的问题
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2023-05-30 11:52:45
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一、split()函数1、语法：str.split(str="",num=string.count(str))[n]str:表示为分隔符。默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等，但是不能为空(’’)。若字符串中没有分隔符，则把整个字符串作为列表的一个元素 num:表示分割次数。默认为 -1, 即分隔所有，如果存在参数num，则仅分隔成 num+1 个子字符串，并且每一个子字符
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2023-05-31 15:49:09
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