1、Map任务的个数读取数据产生多少个Mapper？？ Mapper数据过大的话，会产生大量的小文件,过多的Mapper创建和初始化都会消耗大量的硬件资源 Mapper数太小，并发度过小，Job执行时间过长，无法充分利用分布式硬件资源Mapper数量由什么决定？？ （1）输入文件数目（2）输入文件的大小（3）配置参数 这三个因素决定的。 输入的目录中文件的数量决定多少个map会被运行起来，应用针对
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2023-07-12 13:36:10
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MapReduce源码解析之Mapper北京易观智库网络科技有限公司 作者：贺斌摘要：详解MapReduce中Map（映射）的实现者Mapper。导语：说起MapReduce，只要是大数据领域的小伙伴，相信都不陌生。它作为Hadoop生态系统中的一部分，最早是由Google公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型。MapReduce主要由"Map（映射）"和"Reduce（归约）"组成，
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2024-07-09 21:41:44
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# HBase Region个数：概念与实践
HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，旨在处理大量的实时数据。它的存储结构与HDFS（Hadoop分布式文件系统）紧密结合，采用列式存储方式，具有高可用性和高可靠性。在HBase中，数据被划分成不同的Region，每个Region由一组行键（Row Key）表示。在本篇文章中，我们将深入探讨HBase中的Region个数，以及如何计算和调
原创
2024-08-05 07:25:07
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本篇的内容，真是颠覆了我对Mybatis所能干的事情的又一新的认识，唯有不断的学习，才能发现自身的不足，唯有发现自身的不足，才足以使得我们写的每一段代码都闪闪发光！一、相比传统的Web项目，如果数据层业务不是很复杂的情况下，我们采用以下模式：1.用户类【JavaBean -->要操作的数据或对象】/**
* 简单用户实体类：JavaBe
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2024-07-05 10:57:19
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Hive 中的Mapper个数
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2023-05-31 08:50:46
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Hbase的Region介绍每个Region负责一小部分Rowkey范围的数据的读写和维护，Region包含了对应的起始行到结束行的所有信息。master将对应的region分配给不同的RergionServer，由RegionSever来提供Region的读写服务和相关的管理工作。这部分主要介绍Region实例以及Rgeion的寻找路径：1、region实例上图模拟了一个Hbase的表是如何拆分
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2023-09-05 11:03:53
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1 配置优化1.1 Region大小HBase中数据一开始会写入memstore，满128MB（看配置）以后，会flush到disk上而成为storefile。当storefile数量超过触发因子时（可以配置），会启动compaction过程将它们合并为一个storefile。对集群的性能有一定影响。而当合并后的storefile大于max.filesize，会触发分割动作，将它切分成两个regi
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2023-07-13 15:58:02
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# HBase中查看StoreFile个数的实用指南
HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，它建立在Hadoop文件系统之上，提供了对大规模数据集的随机实时读写访问。在HBase中，数据是按照列族存储的，每个列族的数据被存储在一个或多个Store中，而Store是由一个或多个StoreFile组成的。了解StoreFile的数量对于监控HBase集群的性能和健康状况至关重要。
#
原创
2024-07-21 06:45:13
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## 深入了解HBase：查看Region个数
Apache HBase是一个分布式、面向列的NoSQL数据库，它是构建在Hadoop之上的。HBase以其高可靠性、强一致性和快速读写能力而闻名。在HBase中，数据被分割成多个Region，每个Region都存储一部分数据，并且这些Region会在HBase集群中自动分配和重新分配。
### HBase中的Region
在HBase中，表被
原创
2024-04-15 05:21:03
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# Hadoop 3 Mapper 启动的个数
## 引言
Hadoop是一个流行的开源框架，用于存储和处理大规模的数据集。它的核心组件是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。MapReduce的工作分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在本文中，我们将重点讨论Hadoop 3中Mapper的启动个数及其实现方式，并通过代码示例和图示辅助理解。
## 理解
问题 MapReduce Application中mapper的数目和分片的数目是一样的默认情况下，分片和输入文件的分块数是相等的。也不完全相等，如果block size大小事128M，文件大小为128.1M，文件的block数目为2，但是application运行过程中，你会发现分片数目是1，而不是2，其中的机理，后面会分析有的程序会设置map的数目，那么map数目是怎样影响分
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2024-08-13 16:38:18
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# HBase 根据字段查询个数
在大数据领域，HBase 是一种高性能、高可靠性、面向列的分布式数据存储系统。它是建立在 Apache Hadoop 之上的，提供了实时读写的能力，并且具有线性可扩展性。
本文将介绍如何使用 HBase 进行根据字段查询个数的操作。我们将从 HBase 的安装和配置开始，然后介绍使用 Java API 进行数据的插入和查询，最后给出完整的代码示例。
## 1
原创
2023-10-25 04:12:44
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Mapreduce中mapper个数的确定：在map阶段读取数据前，FileInputFormat会将输入文件分割成split。split的个数决定了map的个数。 影响map个数，即split个数的因素主要有：HDFS块的大小，即HDFS中dfs.block.size的值。如果有一个输入文件为1024m，当块为256m时，会被划分为4个split；当块为128m时，会被划分为8个split。文件
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2024-03-25 18:11:05
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一、概述HBase 本身提供了很多种数据导入的方式，目前常用的有三种常用方式：使用 HBase 原生 Client API 。使用 HBase 提供的 TableOutputFormat，原理是通过一个 Mapreduce 作业将数据导入 HBase 。使用 Bulk Load 方式：原理是使用 MapReduce 作业以 HBase 的内部数据格式输出表数据，然后直接将生成的 HFile 加载到
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2023-06-14 21:23:30
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hbase region 切分是hbases水平扩展一个重要因素，将一个region切分为两个小region，并将切分后的region放在不同的节点上，以达到将负载进行均衡到其他节点。下面从split的策略、split流程以及split策略的设置三方面进行讲解region split。split策略 region split
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2024-08-29 17:05:52
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关于hbase
一、客户端类
HTable 和 HTablePool: (1)、HTable用于一个线程创建一个HTable；最好只创建唯一一个HTable对象；因为每次创建HTable实例都需要付出代价；检查meta.表对应的表是否存在，是否可用以及其他
的一些操作；对性能的损耗不可忽视的；同时HBase所有的修改操作都是保证行级别的原子性；
(2)、若是需要多个HTab
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2023-07-20 23:03:23
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背景 在分层的代码架构中，层与层之间的对象避免不了要做很多转换、赋值等操作，这些操作重复且繁琐，于是乎催生出很多工具来优雅，高效地完成这个操作，有BeanUtils、BeanCopier、Dozer、Orika等等，本文将讲述上面几个工具的使用、性能对比及原理分析。性能分析 其实这几个工具要做的事情很简单，而且在使用上也是类似的，所以我觉得先给大家看看性能分析的对比结果，让大家有一个大概的认识。我
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2024-06-06 06:08:08
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文章目录1. 本文核心内容2. BeanPropertyRowMapper 映射原理1. 变量名与字段名相同(代码演示)2. 驼峰映射方式(错误重现)3. BeanPropertyRowMapper 底层原理1. BeanPropertyRowMapper初始化源码2. BeanPropertyRowMapper映射源码4. 驼峰映射问题解决1. 解释上述(驼峰映射方式)代码 原因2. 解决方法
作者：JayceKon概述先聊一聊业务背景,随着系统服务的不断开发,我们的系统会充斥着各种个样的业务.这种时候,我们应该要开始考虑一下如何将系统的粒度细化.举个常见的例子: 电商系统可以拆分为 商品模块,订单模块,地址模块等等.这些模块都可以独立抽取出来,形成一个单独的服务.这就会涉及到各个模块之间的通信问题,一些简单的服务,我们可以通过 rpc 接口 直接进行通信,但是有些服务却不适用这种模式.
Hbase 版本：0.96在上一章中提到了编码压缩，讲了一个简单的DataBlockEncoding.PREFIX算法，它用的是前序编码压缩的算法，它搜索到时候，是全扫描的方式搜索的，如此一来，搜索效率实在是不敢恭维，所以在hbase当中单独拿了一个工程出来实现了Trie的数据结果，既达到了压缩编码的效果，亦达到了方便查询的效果，一举两得，设置的方法是在上一章的末尾提了。下面讲一下这个Trie树的
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2024-06-13 20:45:02
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