一。MapReduce概念 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架； Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。1.1 为什么要MapReduce 1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任 2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分
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2024-07-24 17:58:39
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Mapper/Reducer map:并行计算 map<K,V> entry:条目 (key-value) key:行号,自动产生，以0位基址。 Job 作业：每一次的mapreduce过程就是一个作业 job 作业==map task + reduce task==application 作业: job
Hadoop配置文件设定了Hadoop平台运行时各方面属性。大量实验证明，合理的配置会大大提高Hadoop的性能。在Hadoop-0.19.2版本中，Hadoop配置文件在conf目录下，包括文件hadoop-default.xml和hadoop-site.xml，前者做了默认配置，不允许修改，用户需要配置时可以在后者中设置。Hadoop平台启动时首先加载hadoop-site.xml文件来配置系
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2023-07-24 11:00:55
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一共8个步骤:1. map任务处理1.1 读取hdfs中的文件。每一行解析成一个<k,v>。(每一个键值对调用一次map函数)1.2 覆盖map()，接收1.1产生的<k,v>，进行处理，转换为新的<k,v>输出1.3 对1.2输出的<k,v>进行分区。默认分为1个区。1.4 对不同分区中的数据进行排序(按照k)、分组。分组指的是相同key
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2023-11-06 13:07:11
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1 概述MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心。其功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。它的主要优点有：易于编程：它提供了简单易用的框架接口供人调用，开发人员只需关注业务逻辑的实现，而不必关心底层任务分发和收集的MapReduce实现的相关细节良好扩展性：计算资源够
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2024-07-05 14:30:29
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本文是2009年9月为公司内部培训写得的一篇简介。MapReduce概述提供计算任务的自动并行化机制，使用分发-收集的并行策略，Map阶段处理（无依赖的）原始输入，Reduce阶段处理依赖关系（按Key依赖）。架构在hadoop之上，原则上可以使用hadoop代理的所有分布式文件系统（hdfs,kfs,s3），但我们目前仅使用hdfs。MapReduce流程1.客户端提交MapReduce任务2.
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2024-06-12 22:35:52
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1.什么是MapReduceMapReduce是Google公司的核心计算模型，我在前面提到过，Google的三大论文。hadoop受到Google的启发开发出自己的MapReduce框架，基于这个框架写出的应用程序能够在上千台计算机上组成大型集群，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据，实现hadoop在集群上的数据和任务并行计算与处理1.一个MapReduce作业通常会把输入的数据集切分
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2023-12-27 06:24:43
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一、MapReduce概述1、基本概念Hadoop核心组件之一：分布式计算的方案MapReduce，是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，其中Map(映射)和Reduce(归约)。MapReduce既是一个编程模型，也是一个计算组件，处理的过程分为两个阶段，Map阶段：负责把任务分解为多个小任务，Reduce负责把多个小任务的处理结果进行汇总。其中Map阶段主要输入是一对Key-Value，
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2023-08-30 15:39:16
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分析MapReduce执行过程MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图： Mapper任务的执行过程详解每个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
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2023-07-25 00:12:03
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这里写自定义目录标题MapReduce概述MapReduce特点MapReduce框架原理Shuffle机制其他关键点 MapReduce概述MapReduce ，负责hadoop中的应用程序计算MapReduce特点1.易于编程通过简单的实现一些接口，就可完成分布式程序2. 良好的扩展性可通过简单的增加服务器，提高计算能力3. 高容错性 其中一台机器挂了，可将上面的计算任务转移到另一个节点上运
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2023-07-24 11:01:12
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在Hadoop利用MapReduce（简称MR），实现分布式计算，顾名思义MR包含两个操作：Map操作：map在编程语言中有映射含义，即对每条数据执行相同的操作，从而实现将原始的输入数据转化为key-value形式。也就是说，通过map操作可以进行数据准备。Reduce操作：对map操作的结果（即中间结果）进行汇总，如求和、求平均等，从而得到最终结果 —— 一个新的key-value集合。其中，m
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2023-08-18 19:48:49
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本节和大家一起学习一下Hadoop，通过它的实际应用来向大家展示它的功能，从而使读者更容易了解，希望通过本节的介绍大家对Hadoop有初步的了解。Hadoop最佳实践1.简介Hadoop是Apache自由软件基金会资助的顶级项目，致力于提供基于map-reduce计算模型的高效、可靠、高扩展性分布式计算平台。2.Map-Reduce应用场景 作为一种受限的分布式计算模型，Map-Reduce计算模
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2023-07-24 11:00:41
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Hadoop MapReduce虽然已经可以满足大数据的应用场景，但是其执行速度和编程复杂度并不让人们满意。于是UC Berkeley的AMP Lab推出的Spark应运而生，Spark拥有更快的执行速度和更友好的编程接口，在推出后短短两年就迅速抢占MapReduce的市场份额，成为主流的大数据计算框架。读到这里请你先停一下，请给这段看似“没毛病”的引子找找问题。不知道你意识到没有，我在这段开头说
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2024-10-22 09:25:13
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上一篇文章介绍了Hadoop的单机配置以及一个简单的MapReduce示例，今天看看MapReduce处理数据的流程是怎样的。建议阅读本文前，最好能看一下上一篇文章的代码。上图以上一篇文章的MapReduce示例为例，展示了单机配置下MapReduce的处理流程，由于单机情况下更容易理解处理流程，所以这篇文章以单机处理为例，实际上，分布式配置时，也是这样的流程，只是在每个环节的数据形式有所不同，后
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2023-08-21 17:09:07
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1 Hadoop的两个核心组件：HDFS和MapReduce，HDFS负责大数据的分布式存储，而MapReduce则是对大数据的分布式处理框架，能够并行的进行大数据文件处理，从而提高处理效率。该篇博客就是对MapReduce进行讲解。2 MapReduce讲解MapReduce是Hadoop框架的核心处理框架，分为map和reduce两个模块，将文件读取，map将文件分解成相应的键值对（key、v
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2023-07-24 10:26:59
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整个MapReduce的过程大致分为 Map --> Combine --> Reduce(先Shuffle) 三个部分。Input and Output types of a MapReduce job:(input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> combine -> <k2, v2&g
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2023-11-22 19:34:00
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简述MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型，用以进行大数据量的计算。Hadoop可以运行各种上语言版本的MapReduce程序。MapReduce程序本质上是并行运行的，因此可以将大规模的数据分析任务分发给任何一个拥有足够多机器的数据中心。MapReduce的优势在于处理大规模数据集。为了加快处理速度，我们需要并行处理程序来进行数据分析。从理论上讲，我们可以使用计算机上所有可有的硬件线程
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2023-08-17 18:27:09
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map和reduce两个词没有什么意义，hadoop的分布式计算框架分为两个阶段，第一个是map阶段，第二个是reduce阶段。map阶段负责对输入文件进行切分处理，然后汇总再分组给reduce进行处理，以达到高效的分布式计算效率 Key Word：分布式计算、并行计算Map/Reduce是一个聚合工具。比如SQL和mongodb的group（by），count distinct等都是聚合命令。
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2023-07-12 02:26:55
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近期在做数据分析的时候。须要在mapreduce中调用c语言写的接口。此时就须要把动态链接库so文件分发到hadoop的各个节点上，原来想自己来做这个分发，大概过程就是把so文件放在hdfs上面，然后做mapreduce的时候把so文件从hdfs下载到本地，但查询资料后发现hadoop有对应的组件来帮助我们完毕这个操作，这个组件就是DistributedCache，分布式缓存，运用这个东西能够做到
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2024-06-02 17:01:52
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一，配置mapred-site.xml进入以入目录[root@hadoop01 hadoop]# cd /home/software/hadoop-2.7.1/etc/hadoop复制mapred-site.xml示例文件[root@hadoop01 hadoop]# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml修改mapred-site.xml，增加如下
原创
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2023-01-04 09:46:18
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